研究のページ/R/shinyとplotly

shiny と plotly †

目的
何をやりたいか。それは、プロダクトに語らせることにする。
サンプル
shiny と plotly を使ったページ
- COVID19 の新規感染者数の推移
  - shiny の働き
    このページにアクセスすると厚労省が提供するCSVファイルがダウンロードされる。
    実行時にデータが更新されることがひとつのポイントである。また、画面の左側で、
    表示する都道府県を選択できる。
  - plotly の働き
    単にグラフを表示するだけでなく、グラフの表示範囲の変更・表示するデータの選択
    といった操作ができ、マウスオーバーで値が表示される。

インスール †

環境
- Debian Buster
- R 3.5.2

手順

shiny パッケージ

sudo su - -c "R -e \"install.packages('shiny', repos='https://cran.rstudio.com/')\""

shiny server

sudo apt-get install gdebi-core
wget https://download3.rstudio.org/ubuntu-14.04/x86_64/shiny-server-1.5.16.958-amd64.deb
sudo gdebi shiny-server-1.5.16.958-amd64.deb

テスト
- http://127.0.0.1:3838/ あるいは、http://インストールしたマシンのIPアドレス:3838/ にアクセスしてみる。
- http://127.0.0.1:3838/sample-apps/hello/

参考URL
- Download Shiny Server for Ubuntu 16.04 or later

↑

デプロイ（作ったものをウエブで公開） †

設置方法
ui.R と server.R を /srv/shiny-server/ 以下に作ったディレクトリに設置する。
アクセス方法
http://127.0.0.1:3838/ディレクトリ名でアクセスする。外部に公開している場合には、適当なURLでアクセスする。

↑

サンプルプログラム †

サイドバーがある例：厚生労働省のサイトから新規感染者数のデータをダウンロードして表示する。

実際のサイト

ui.R

　　　　　▼(ひらく)...

library(shiny)
library(plotly)

#### Define UI for application that plots random distributions 
shinyUI(pageWithSidebar(
    
    ## Application title
    headerPanel("COVID19 Infection"),
    
    sidebarPanel( width=2,
       selectInput("Prefecture",
                    "Choose a prefecture:",
                    choices=list("ALL", "Tokyo", "Kanagawa", "Okinawa", "Osaka", "Hokkaido", "Miyagi"))         
    ),
  
    ## Show a plot of the generated distribution
    mainPanel(
        plotlyOutput("distPlot", width=1024, height=600)
    )
))

server.R

　　　　　▼(ひらく)...

補足説明：ui.R で取得した情報は、input$Prefecture で受け取っているが、この変数は、
renderPlotly の中で使用しないとエラーになる。実際、受け取った情報を活用して、画面
を更新するのは、renderPlotly の中だけである。

library(shiny)
library(plotly)

# Define server logic required to draw a histogram
shinyServer(function(input, output) {

    Japan  <- read.csv("https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/newly_confirmed_cases_daily.csv", sep=",")
    Japan$Date <- as.Date(Japan$Date)

    output$distPlot <- renderPlotly({

        prefec  <- input$Prefecture
        
        Pref    <- data.frame(date=as.Date(Japan$Date[Japan$Prefecture==prefec]),
                           num=Japan$Newly.confirmed.cases[Japan$Prefecture==prefec])
        
        runmin5  <- runningmean(Pref$date, Pref$num, 5)
        runmin7  <- runningmean(Pref$date, Pref$num, 7)
        runmin9  <- runningmean(Pref$date, Pref$num, 9)
        
        p  <- plot_ly(     Pref,    x=Pref$date, y=Pref$num,  type="scatter", mode="lines", name=prefec)
        p  <- add_trace(p, runmin5, x=runmin5$x, y=runmin5$y,                 mode="lines", name="5 Days Running Mean")
        p  <- add_trace(p, runmin9, x=runmin9$x, y=runmin9$y,                 mode="lines", name="9 Days Running Mean")
        p  <- add_trace(p, runmin7, x=runmin7$x, y=runmin7$y,                 mode="lines", name="7 Days Running Mean")
    })
})

### 日付のリストを作る関数(昨日まで)
dayslist <- function( zeroday = "2020-01-16", lengthdays = unclass(Sys.Date()) - unclass(as.Date(zeroday)) -1 ){
#    lenday <- 24*3600
#    days <- as.character(as.POSIXlt(zeroday)+(0:lengthdays)*lenday)
    days <- as.character(as.Date(zeroday)+(0:lengthdays))
    return(days)
}

### 移動平均を求める関数
### 平均を計算するデータの個数は奇数である必要がある。
runningmean <- function(x,y,num=7){
    result <- rep(0, length(y)-(num-1))
    for( i in 1:num){
        result <- result + y[i:(length(y)-(num-i))]
    }
    return (data.frame(x=x[(num+1)/2 + 1:(length(y)-(num-1))], y=result/num ))
}

サイドバーがない例：神奈川県庁のサイトから新規感染者数のデータをダウンロードして表示する。

実際のサイト

ui.R

　　　　　▼(ひらく)...

library(shiny)
library(plotly)

### サイドバーなしの場合

shinyUI(fluidPage(
    titlePanel("COVID19 Kanagawa Infection"),
    plotlyOutput("distPlot", width=1024, height=600)
))

server.R

　　　　　▼(ひらく)...

library(shiny)
library(plotly)

# Define server logic required to draw a histogram
shinyServer(function(input, output) {

    Kanagawa <- read.csv("https://www.pref.kanagawa.jp/osirase/1369/data/csv/patient.csv",fileEncoding="SJIS")
    datelist <- dayslist()
    datan <- NULL
    for( datedata in datelist )
    {
        datan <- c(datan, length(Kanagawa$発表日[Kanagawa$発表日==datedata]))
    }
    DailyData <- data.frame( date=as.Date(datelist), num= datan)

    runmin5  <- runningmean(DailyData$date, DailyData$num, 5)
    runmin7  <- runningmean(DailyData$date, DailyData$num, 7)
    runmin9  <- runningmean(DailyData$date, DailyData$num, 9)
    
    output$distPlot <- renderPlotly({
        p  <- plot_ly( DailyData,   x=DailyData$date, y=DailyData$num, type="scatter", mode="lines", name="Raw Data")
        p  <- add_trace(p, runmin5, x=runmin5$x,      y=runmin5$y,                     mode="lines", name="5 Days Running Mean")
        p  <- add_trace(p, runmin9, x=runmin9$x,      y=runmin9$y,                     mode="lines", name="9 Days Running Mean")
        p  <- add_trace(p, runmin7, x=runmin7$x,      y=runmin7$y,                     mode="lines", name="7 Days Running Mean")
    })
})

### 日付のリストを作る関数(昨日まで)
dayslist <- function( zeroday = "2020-01-16", lengthdays = unclass(Sys.Date()) - unclass(as.Date(zeroday)) -1 ){
    days <- as.character(as.Date(zeroday)+(0:lengthdays))
    return(days)
}

### 移動平均を求める関数
runningmean <- function(x,y,num=7){
    result <- rep(0, length(y)-(num-1))
    for( i in 1:num){
        result <- result + y[i:(length(y)-(num-i))]
    }
    return (data.frame(x=x[(num+1)/2 + 1:(length(y)-(num-1))], y=result/num ))
}

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