如何将group_by_()与shiny和back ticks>一起使用

在R语言中，可以使用group_by_()函数与shiny和back ticks一起使用来实现动态的分组操作。

首先，group_by_()函数是dplyr包中的一个函数，用于按照指定的变量对数据进行分组。它可以接受一个或多个变量作为参数，并返回一个分组后的数据集。

在shiny应用中，可以使用group_by_()函数来根据用户的选择动态地对数据进行分组。例如，可以在shiny应用的UI部分添加一个下拉菜单，让用户选择要分组的变量，然后在服务器端的逻辑中使用group_by_()函数来根据用户选择的变量进行分组。

下面是一个示例代码：

library(shiny)
library(dplyr)

ui <- fluidPage(
  selectInput("group_var", "选择分组变量", choices = colnames(iris)),
  tableOutput("table")
)

server <- function(input, output) {
  output$table <- renderTable({
    iris %>%
      group_by_(.dots = input$group_var) %>%
      summarise(mean = mean(Sepal.Length))
  })
}

shinyApp(ui, server)

在上面的示例中，我们使用了selectInput()函数创建了一个下拉菜单，让用户选择要分组的变量。然后，在服务器端的逻辑中，我们使用group_by_()函数来根据用户选择的变量进行分组，并使用summarise()函数计算每个组的Sepal.Length的平均值。最后，使用renderTable()函数将结果以表格的形式呈现在UI中。

需要注意的是，由于group_by_()函数接受的参数是一个字符串，而不是一个变量名，所以我们需要使用back ticks（反引号）将变量名括起来，以避免出现语法错误。

总结起来，通过将group_by_()函数与shiny和back ticks一起使用，我们可以实现动态的分组操作，让用户根据自己的需求选择要分组的变量，并在shiny应用中展示分组后的结果。

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