如何将RStudio生成的2个ggplot图表嵌入RShiny仪表盘

我帮你整理好了无需用户交互、可自动更新的完整Shiny仪表盘代码，同时解答你关于将ggplot保存为PDF后插入仪表盘的疑问：

一、完整可运行的Shiny仪表盘代码 #

这份代码会自动加载你的数据、生成两个ggplot图表，并在基础Shinydashboard中上下排列展示，无需任何用户操作就能直接运行：

# 加载所有必需的包
library(shinydashboard)
library(shiny)
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(tidyr)

# ---------------------- 数据处理部分 ----------------------
# 设置工作目录（请替换为你的文件路径）
setwd("/Users/k/Desktop/COVID")

# 处理第一个图表的数据：患者输血趋势
o2outcomes <- read.csv(file="patients_transfused.csv", stringsAsFactors = FALSE)
# 移除全空或全NA的行
o2outcomes <- o2outcomes[!apply(is.na(o2outcomes) | o2outcomes == "", 1, all),]
# 重命名日期列
names(o2outcomes)[10] <- "transfusion_date"
# 转换日期格式
o2outcomes$transfusion_date <- parse_date_time(o2outcomes$transfusion_date, orders = "%m/%d/%y %H%M")
# 按日期排序
o2outcomes <- o2outcomes[order(o2outcomes$transfusion_date),]
# 创建累计患者ID
o2outcomes$ID <- seq_len(nrow(o2outcomes))

# 处理第二个图表的数据：患者呼吸支持趋势
cols <- c("AmbientAir"="lightblue","LowFlow"="blue","HighFlow"="orange","NIPPV"="purple","MechanicalVentilation"="red","ECMO"="black")
Figure <- read.csv("Figure.csv", header=TRUE)
Figure_Event <- read.csv("Figure_Event.csv", header=TRUE)
# 筛选事件数据
Figure_Event <- Figure_Event %>% filter(Event %in% c("Discharged", "Death") & Patient < 26)

# ---------------------- Shiny仪表盘部分 ----------------------
ui <- dashboardPage(
  dashboardHeader(title = "Plasma Therapy Dashboard"),
  dashboardSidebar(disable = TRUE), # 禁用侧边栏，因为无需交互
  dashboardBody(
    # 上下排列两个图表，每个占满整行
    fluidRow(
      box(plotOutput("plot1", height = 350), width = 12)
    ),
    fluidRow(
      box(plotOutput("plot2", height = 400), width = 12)
    )
  )
)

server <- function(input, output) {
  # 生成第一个ggplot：累计输血患者趋势
  output$plot1 <- renderPlot({
    ggplot(data=o2outcomes, aes(x=transfusion_date, y=ID, group=1)) +
      geom_line(linewidth = 1.2) +
      ylim(0, 100) +
      labs(y = "Number of Patients Transfused", x = "Transfusion Date") +
      ggtitle("Number of Patients Transfused Over Time") +
      theme_minimal()
  })
  
  # 生成第二个ggplot：患者呼吸支持及事件趋势
  output$plot2 <- renderPlot({
    Figure %>% 
      drop_na(Requirement) %>% 
      ggplot() +
      geom_line(aes(x=Day, y=Patient, group=Patient, col=Requirement), linewidth=2.5) +
      scale_color_manual(values=cols) +
      scale_y_continuous(trans="reverse", breaks=seq(1,50,1)) +
      scale_x_continuous(breaks=seq(-14,24,1)) +
      theme(panel.grid.major = element_blank(),
            panel.grid.minor = element_blank(),
            panel.background = element_blank(),
            plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
      geom_vline(xintercept=0, linetype="dashed") +
      geom_point(data=Figure_Event, aes(x=Day, y=Patient, shape=Event), size=4) +
      scale_shape_manual(values=c(15,22)) +
      labs(y = "Patient ID", x = "Day Relative to Transfusion", title = "Respiratory Support & Patient Outcomes") +
      scale_color_discrete(breaks=c("AmbientAir","LowFlow","HighFlow", "NIPPV","MechanicalVentilation","ECMO"))
  })
}

# 启动Shiny应用
shinyApp(ui, server)

代码说明： #

• 我帮你禁用了侧边栏（disable = TRUE），因为你不需要用户交互
• 两个图表分别放在独立的fluidRow中，实现上下排列，每个占满整个页面宽度
• 数据处理部分已经整合到代码中，运行前请确保你的CSV文件路径正确
• 图表添加了theme_minimal()和标题居中的设置，优化视觉效果

二、关于将ggplot保存为PDF后插入仪表盘的问题 #

当然可以实现，但直接在Shiny中生成ggplot并输出会更高效（无需额外的文件读写和格式转换）。如果确实需要用PDF文件插入，有两种方法：

方法1：先保存ggplot为PDF，再转换为图片插入 #

需要用到magick包将PDF转换为图片格式（如PNG），然后用imageOutput显示：

# 先保存ggplot为PDF（可以在数据处理部分执行）
ggsave("transfusion_trend.pdf", plot = ggplot(data=o2outcomes, aes(x=transfusion_date, y=ID, group=1)) + geom_line(), width = 10, height = 6)

# 在Shiny的server中转换PDF为图片并输出
library(magick)
output$plot1_from_pdf <- renderImage({
  # 将PDF转换为PNG
  img <- image_read_pdf("transfusion_trend.pdf")
  image_write(img, "transfusion_trend.png")
  
  list(src = "transfusion_trend.png", width = "100%")
}, deleteFile = TRUE)

# 在ui中添加对应的输出
box(imageOutput("plot1_from_pdf", height = 350), width = 12)

方法2：直接在Shiny中渲染PDF（不推荐，兼容性差） #

部分浏览器支持直接嵌入PDF，但体验不好，需要用tags$iframe：

# 在ui中添加
box(tags$iframe(src = "transfusion_trend.pdf", width = "100%", height = 350), width = 12)

总结： #

• 优先选择直接在Shiny中生成ggplot的方式，代码更简洁、运行更流畅
• 如果必须用PDF文件，推荐方法1（转成图片），兼容性更好

内容的提问来源于stack exchange，提问作者htxepidemiologist