Shiny应用需求：点击活动频率柱状图子集化bupaR流程地图

完全可以实现点击柱状图柱子后，动态筛选流程地图仅显示相关节点及连接。核心是利用Plotly的点击事件捕获选中的trace，再基于该trace子集化事件日志，重新生成流程地图。

以下是修改后的完整代码：

library(shiny)
library(shinydashboard)
library(bupaR)
library(processmapR)
library(eventdataR)
library(DiagrammeR)
library(svgPanZoom)
library(DiagrammeRsvg)
library(plotly)

ui <- dashboardPage(
  dashboardHeader(title = "decio"),
  dashboardSidebar(collapsed = TRUE),
  dashboardBody(
    plotlyOutput("activity_frequency"),
    svgPanZoomOutput("pmap")
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  # 初始化事件日志
  sip <- bupaR::simple_eventlog(
    eventlog = eventdataR::sepsis,
    case_id = "case_id",
    activity_id = "activity",
    timestamp = "timestamp",
    resource_id = "resource"
  )
  
  # 存储选中的trace，初始为NULL（显示全部）
  selected_trace <- reactiveVal(NULL)
  
  # 渲染活动频率柱状图，启用点击事件
  output$activity_frequency <- renderPlotly({
    p <- sip %>% 
      activity_frequency("trace") %>% 
      plot()
    
    ggplotly(p) %>%
      # 开启点击事件，返回选中的点数据
      event_register("plotly_click")
  })
  
  # 监听柱状图点击事件，更新选中的trace
  observeEvent(input$activity_frequency_click, {
    click_data <- input$activity_frequency_click
    # 获取点击柱子对应的trace名称
    selected_trace(click_data$x)
  })
  
  # 生成子集化后的事件日志
  filtered_sip <- reactive({
    if (is.null(selected_trace())) {
      sip # 未选中时返回全部数据
    } else {
      # 根据选中的trace筛选案例
      trace_cases <- sip %>% 
        trace_list() %>% 
        filter(trace == selected_trace()) %>% 
        pull(case_id)
      
      sip %>% filter(case_id %in% trace_cases)
    }
  })
  
  # 渲染动态更新的流程地图
  output$pmap <- renderSvgPanZoom({
    process_map(filtered_sip(), 
                type_nodes = frequency("relative_case", color_scale = "Purples"),
                type_edges = performance(mean, "days", color_edges = "Purples"),
                rankdir = "TB", render = FALSE) %>% 
      generate_dot() %>% 
      grViz(width = 800, height = 1600) %>% 
      export_svg() %>% 
      svgPanZoom(height = 800, controlIconsEnabled = TRUE)
  })
}

shinyApp(ui, server)

关键改动说明： #

• 点击事件监听：给Plotly图表注册plotly_click事件，通过input$activity_frequency_click捕获点击数据，提取选中的trace名称。
• 响应式数据存储：用reactiveVal保存选中的trace，实现状态跟踪。
• 动态数据筛选：创建filtered_sip响应式对象，根据选中的trace筛选对应的案例，生成子集化的事件日志。
• 流程地图动态渲染：将原流程地图的数据源替换为filtered_sip()，实现点击后自动更新。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者firmo23