- Shiny : qu’est-ce que c’est ? -

Shiny est un package R, développé par RStudio, qui permet la création de pages web interactives sur lesquelles il est possible de réaliser toutes les analyses / actions disponibles sous R.

Sa grande force est le fait qu’il n’y a absolument pas besoin de connaître ni HTML, ni CSS, ni Javascript : tout se fait directement en R ! Cela fait de ce package un outil très puissant et très prisé des fans de R ^^
 

- Shiny : à quoi ça ressemble ? -

Pour voir quelques exemples d’applications shiny, voici plusieurs liens :

• Galerie Shiny (avec des exemples de bases) : http://shiny.rstudio.com/gallery/
• « Shiny user showcase » (avec des exemples un peu plus complexes et sophistiqués) : https://www.rstudio.com/products/shiny/shiny-user-showcase/
• « Show me Shiny » (pas mal d’autres exemples intéressants) : http://www.showmeshiny.com/

- Shiny : comment ça marche ? -

Après avoir installé et chargé le package « shiny » dans R (pour l’installation de package R, voir par exemple ici), il faut créer son application shiny qui sera composée de deux fichiers : un fichier « ui.R » et un fichier « server.R » .

La partie « ui » : User Interface script, contrôle la mise en page et l’apparence de l’application.
La partie « server » : Server script, contient les instructions dont l’ordinateur a besoin pour construire l’application.

Exemple basique (issu du tutoriel officiel) :

> « ui.R » :

library(shiny)

# Define UI for application that draws a histogram
shinyUI(fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("Hello World!"),

  # Sidebar with a slider input for the number of bins
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("bins",
                  "Number of bins:",
                  min = 5,
                  max = 50,
                  value = 30)
    ),

    # Show a plot of the generated distribution
    mainPanel(
      plotOutput("distPlot")
    )
  )
))

> « server.R » :

library(shiny)

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

  # Expression that generates a histogram. The expression is
  # wrapped in a call to renderPlot to indicate that:
  #
  #  1) It is "reactive" and therefore should
  #     re-execute automatically when inputs change
  #  2) Its output type is a plot

  output$distPlot <- renderPlot({
    x    <- faithful[, 2]  # Old Faithful Geyser data
    bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)

    # draw the histogram with the specified number of bins
    hist(x, breaks = bins, col = 'skyblue', border = 'white')
  })
})

Puis pour lancer l’application et la tester :

shinyApp(“C:/monchemin/mondossiercontenantlesfichiersR/”)

- Shiny : et ensuite ? -

Une fois qu’on est satisfait de son appli « shiny », il va falloir procéder à son déploiement, c’est-à-dire la mettre sur le net (pour l’instant tout avait été fait en local).

Pour cela plusieurs options : soit passer par la plateforme « shinyapps.io » mise à disposition par RStudio (très pratique si on veut faire des tests ou partager rapidement son appli), soit passer par l’installation d’un serveur shiny (tout à fait faisable sur une instance AWS par exemple).

Pour plus de détails sur ces étapes, voir les liens suivants : http://www.shinyapps.io/ et https://www.rstudio.com/products/shiny/shiny-server/.

> Exemple avec le lien vers l’appli de démo présentée plus haut, hébergée sur « shinyapps.io » : https://superstatisticienne.shinyapps.io/demo1/
 

- Shiny : pour aller plus loin -

Il existe également un autre package plus ou moins « dérivé » de celui-ci : le package « shinydashboard ». Il présente des fonctionnalités similaires mais un « design de base » de l’appli un peu différent, plus proche des « tableaux de bords » (d’où son nom ^^) très à la mode en ce moment.

Et pour les graphiques, de nombreux packages permettent la mise en place de graphiques dynamiques basés sur du Javascript, tels que par exemple : « ggvis » , « rCharts » , …

A la recherche d’aide pour la création de votre appli « shiny » avec R ?
Il y a plusieurs possibilités telles que par exemple :

• Pour commencer, le tutoriel « shiny » : http://shiny.rstudio.com/tutorial/
• Le support technique de RStudio (si besoin) : https://support.rstudio.com/hc/en-us
• Le Google Group « shiny-discuss » (pour des questions générales sur la création d’appli shiny) : https://groups.google.com/forum/#!forum/shiny-discuss
• Le Google Group « shinyapps-users » (pour des questions techniques plutôt liées au déploiement) : https://groups.google.com/forum/#!forum/shinyapps-users
• Et toujours, le forum « Développez.com » dédié à R : http://www.developpez.net/forums/f1179/autres-langages/autres-langages/r/

[NEWS du 12/01/2016] De nouvelles fonctionnalités très intéressantes ajoutées dans la dernière version de « shiny » (version 0.13.0), telles que par exemple des templates HTML, la possibilité de créer des événements Javascript et aussi des « gadgets shiny » (voir ici) ^^

Sinon, de mon côté, j’ai déjà réalisé quelques applis shiny de tests et je travaille encore sur d’autres actuellement, je vous en reparle un de ces jours ;-)

–> Et vous, avez-vous déjà testé le package R « shiny » ? Avez-vous des exemples d’appli à nous faire partager ?

Exemple :

Avec R, il est assez facile de réaliser des wordcloud plutôt chouettes (je vous l’ai déjà dit, R c’est bien ;) ), je vais donc vous montrer comment, avec un petit exemple en relation avec l’actualité.

- Charger les données -

Texte <- readLines("HommageNationalHollande-27112015.txt", encoding = "utf-8")

> Il s’agit du texte complet de l’hommage aux victimes des attentats du 13 novembre 2015, fait par le président François Hollande le 27 novembre (disponible sur internet).

 
- Charger les packages -

library(tm)  # ce package propose un ensemble de fonctions facilitant le traitement de donnees textuelles
library(wordcloud)  # ce package permet la creation de wordcloud

 
- Travail sur les données -

text_corpus <- Corpus(VectorSource(Texte))
text_corpus <- tm_map(text_corpus, content_transformer(tolower))
text_corpus <- tm_map(text_corpus, removePunctuation)
text_corpus <- tm_map(text_corpus, function(x)removeWords(x,stopwords(kind = "fr")))

> Explications :

– La 1ère instruction permet de transformer le texte « brut » en un élément de classe « corpus » (classe du package « tm »), sur lequel un ensemble de fonctions de traitement de texte pourront être directement appliquées.
– La 2nde instruction permet de transformer toutes les lettres majuscules en lettres minuscules (afin par exemple que « Hommes » et « hommes » soient traités pareil).
– La 3ème instruction permet de supprimer automatiquement tous les caractères de ponctuations.
– La dernière instruction permet de supprimer automatiquement une grande partie des mots « de base » d’une langue donnée (ici le français avec l’instruction : kind = « fr », par défaut il s’agit de l’anglais), tels que par exemple : le, la, les, de, des, à, où, …

 
- Wordcloud -

set.seed(123456)  # permet de "fixer un graine" pour l'alea, afin de pouvoir regenerer plusieurs fois le meme wordcloud

wordcloud(text_corpus, max.words = 200, colors = brewer.pal(8, "Dark2"),  rot.per=0)

Remarque : On voit ici qu’il reste encore certains mots qui ne sont pas particulièrement utiles pour ce wordcloud visant à mettre en valeurs les « grands thèmes » de ce discours d’hommage. On va donc tenter d’en supprimer quelques-uns pour voir si on obtient quelque chose de mieux.

 
- Wordcloud : version 2 -

text_corpus2 <- tm_map(text_corpus, function(x)removeWords(x,c("quils", "cestadire", "tout", "dun", "cest", "etaient", "etre", "parce", "ete", "sais")))  # n'importe quelle liste de mots peut egalement etre passee en argument de la fonction "removeWords"

set.seed(123456)
wordcloud(text_corpus2, max.words = 200, colors = brewer.pal(8, "Dark2"),  rot.per=0)

> Ce wordcloud pourrait encore être retravaillé mais il est assez intéressant, notamment si on se concentre sur les mots apparaissant en bleu : hommes, femmes, tous, comme, meme, nation, retranscrivant bien le message général d’unité et d’égalité de ce discours.

 
- Enregistrer son wordcloud dans un fichier externe -

png("monwordcloud.png")
wordcloud(text_corpus2, max.words = 200, colors = brewer.pal(8, "Dark2"),  rot.per=0)
dev.off()

> Fonctionne aussi en remplaçant « png » par « jpeg », « pdf », …

 
- Pour aller plus loin : personnalisation du wordcloud -

La fonction « wordcloud » du package éponyme possède un certain nombre de paramètres permettant de personnaliser ses wordcloud :

• Tailles maxi et mini des mots affichés :
  

  scale = c(4,0.5)

• Fréquence à partir de laquelle un mot sera retenu :
  

  min.freq = 3

• Nombre maximum de mots à afficher :
  

  max.words = Inf

• Affichage des mots dans un ordre aléatoire :
  

  random.order = TRUE

• Choix de couleur de mot aléatoire :
  

  random.color = FALSE

• Proportion de mots tournés à 90 degrés :
  

  rot.per = 0.1

• Couleur des mots (du moins au plus fréquent) :
  

  colors = "black"

• Autres paramètres pour le style des mots : type de police, taille des caractères, …

Exemple :

set.seed(123456)
wordcloud(text_corpus, max.words = 200, scale = c(5,0.2), colors = brewer.pal(8, "Paired"), vfont = c("gothic english","plain"), rot.per = 0.3)

Remarque : Pour le choix des couleurs, il est possible d’obtenir facilement des dégradés (ou palettes) « tout prêts » grâce au package « RColorBrewer » (installé avec le package « wordcloud ») et à la fonction « brewer.pal » utilisée ici dans les exemples.
Ci-dessous les différentes palettes de couleurs disponibles :

Et vous, avez-vous des exemples de wordcloud particulièrement réussis à partager ?