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@tschlenther
tschlenther committed Jan 24, 2024
1 parent eb481c4 commit 208a40d
Showing 1 changed file with 78 additions and 45 deletions.
123 changes: 78 additions & 45 deletions src/main/R/drtDemandAnalysis/VIA-data/KEXI-shiny-dashboard.R
View file
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -42,15 +42,21 @@ ui <- fluidPage(
navbarPage(
title = "KEXI Dashboard",
fluidRow(
column(6,
column(3,
selectInput("anbieterFilter", label = "Filter Anbieter",
choices = unique(data$Anbietername),
selected = c("AV","no vendor"),
multiple = TRUE)
),
column(3,
dateRangeInput("dateRange", label = "Filter nach Erstellungsdatum:",
start = min(data$Erstellungszeit),
end = max(data$Erstellungszeit),
min = min(data$Erstellungszeit),
max = max(data$Erstellungszeit),
separator = " - ")
),
column(6,
column(3,
selectInput("statusFilter", label = "Filter nach Status der Fahrtanfrage:",
choices = unique(data$Status.der.Fahrtanfrage),
selected = "Completed",
Expand All @@ -59,34 +65,28 @@ ui <- fluidPage(
),
tabPanel(
"Auslastung / Nachfrage",
#sidebarLayout(
#sidebarPanel(

#),
mainPanel(
# Hier fügen Sie Ihre Diagramme oder Tabellen hinzu
leafletOutput("map"), # Karte für Standorte der Fahrten
plotlyOutput("rideRequestsOverTime"),
plotlyOutput("totalPassengersOverTime"),
plotlyOutput("distances_walking"),
plotlyOutput("travelStats")
)
#)
fluidRow(
column(12,
# Hier fügen Sie Ihre Diagramme oder Tabellen hinzu
leafletOutput("map", height = 600), # Karte für Standorte der Fahrten
plotlyOutput("rideRequestsOverTime"),
plotlyOutput("totalPassengersOverTime"),
plotlyOutput("distances_walking"),
plotlyOutput("travelStats")
)
)
),
tabPanel(
"Service Level",
#sidebarLayout(
#sidebarPanel(

#),
mainPanel(
fluidRow(
column(12,
plotlyOutput("vehiclesOverTime"),
textOutput("vehicleStatsPerDay"),
plotlyOutput("einstieg_diff_angefragt"),
plotlyOutput("einstieg_diff_geplant"),
plotlyOutput("speed")
)
#)
)
)
)
)
)
Expand All @@ -101,10 +101,11 @@ server <- function(input, output) {

# Hier können Sie die Reaktionen auf Benutzereingaben hinzufügen
filtered_data <- reactive({
req(input$dateRange, input$statusFilter)
req(input$dateRange, input$statusFilter, input$anbieterFilter)
data %>%
filter(Erstellungszeit >= input$dateRange[1] & Erstellungszeit <= input$dateRange[2],
Status.der.Fahrtanfrage %in% input$statusFilter)
Status.der.Fahrtanfrage %in% input$statusFilter,
Anbietername %in% input$anbieterFilter)
})

timeDifferenceData <- reactive({
Expand Down Expand Up @@ -157,6 +158,16 @@ server <- function(input, output) {
summarise(n = sum(ii))
})

# Berechnung der durchschnittlichen Anzahl Fahrzeuge pro Tag
output$vehicleStatsPerDay <- renderText({
avg_vehicles <- mean(vehiclesPerDay()$n)
min_vehicles <- min(vehiclesPerDay()$n)
max_vehicles <- max(vehiclesPerDay()$n)
paste("Anzahl zugewiesene Fahrzeuge pro Tag. Durchschnitt: ", round(avg_vehicles, 2),
"Minimum: ", min_vehicles,
"Maximum: ", max_vehicles)
})

####################################################################
## Nachfrage Reiter Plots
####################################################################
Expand All @@ -173,26 +184,19 @@ server <- function(input, output) {
gradient = heat.colors(10))
})

# Berechnung der durchschnittlichen Anzahl Fahrzeuge pro Tag
output$vehicleStatsPerDay <- renderText({
avg_vehicles <- mean(vehiclesPerDay()$n)
min_vehicles <- min(vehiclesPerDay()$n)
max_vehicles <- max(vehiclesPerDay()$n)
paste("Anzahl zugewiesene Fahrzeuge pro Tag. Durchschnitt: ", round(avg_vehicles, 2),
"Minimum: ", min_vehicles,
"Maximum: ", max_vehicles)
})


# Beispiel: Stacked Area Plot für den Status der Fahrtanfrage pro Tag
output$rideRequestsOverTime <- renderPlotly({
gg <- ggplot(filtered_data(), aes(x = Erstellungsdatum, fill = `Status.der.Fahrtanfrage`)) +
geom_area(stat = "count") +
labs(title = "Status der Fahrtanfrage pro Tag",
labs(title = "Anzahl der Fahrtanfragen pro Tag",
subtitle="für obige Filterauswahl",
x = "Datum",
y = "Anzahl der Fahrtanfragen") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "top", legend.justification = "center")
theme(legend.position = "top", legend.justification = "center",
plot.title = element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 16, hjust = 0.5)
)

ggplotly(gg)
})
Expand All @@ -203,10 +207,14 @@ server <- function(input, output) {
geom_line(aes(y = `TotalPassengers`, color = "Total Passengers")) +
geom_line(aes(y = Fahrtanfragen, color = "Fahrtanfragen")) +
labs(title = "Anzahl der Fahrgäste und Fahrtanfragen pro Tag",
subtitle="für obige Filterauswahl",
x = "Datum",
y = "Anzahl") +
theme_minimal() +
scale_color_manual(values = c("Total Passengers" = "blue", "Fahrtanfragen" = "red"))
scale_color_manual(values = c("Total Passengers" = "blue", "Fahrtanfragen" = "red"))+
theme(legend.position = "top", legend.justification = "center",
plot.title = element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 16, hjust = 0.5))

ggplotly(gg)
})
Expand All @@ -217,10 +225,13 @@ server <- function(input, output) {
geom_line(data = distances_einstieg_data(), aes(x = Erstellungsdatum, y = mean_distance_einstieg, color = "Einstieg"), linetype = "solid") +
geom_line(data = distances_ausstieg_data(), aes(x = Erstellungsdatum, y = mean_distance_ausstieg, color = "Ausstieg"), linetype = "dashed") +
labs(title = "Durchschnittliche Laufdistanzen",
subtitle="für obige Filterauswahl",
x = "Datum",
y = "Durchschn. Distanz") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "top", legend.justification = "center")
theme(legend.position = "top", legend.justification = "center",
plot.title = element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 16, hjust = 0.5))

ggplotly(gg)
})
Expand Down Expand Up @@ -254,10 +265,19 @@ server <- function(input, output) {
# Layout-Anpassungen
fig <- fig %>%
layout(
title = "Durchschnittliche Distanz und Zeit",
title = list(
text = "Durchschnittliche Distanz und Zeit",
font = list(size = 14, color = "black", family = "Arial", weight = "bold"),
x = 0.5 # Zentriert den Titel
),
xaxis = list(title = "Datum"),
yaxis = list(title = "Durchschnittliche Distanz", side = "left"),
yaxis2 = list(title = "Durchschnittliche Zeit", overlaying = "y", side = "right")
yaxis2 = list(title = "Durchschnittliche Zeit", overlaying = "y", side = "right")#,
#plot.subtitle = list(
# text = "Ihr Untertitel hier",
# font = list(size = 16, color = "grey", family = "Arial"),
# x = 0.5 # Zentriert den Untertitel
#)
)

fig
Expand All @@ -279,7 +299,10 @@ server <- function(input, output) {
labs(title = "Anzahl der eingesetzten Fzge (mit Auftrag) pro Tag",
x = "Datum",
y = "Anzahl") +
theme_minimal()
theme_minimal() +
theme(legend.position = "top", legend.justification = "center",
plot.title = element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 16, hjust = 0.5))

ggplotly(gg)
})
Expand All @@ -294,7 +317,10 @@ server <- function(input, output) {
x = "Datum",
y = "Zeitdifferenz (Minuten)") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotate x-axis labels for better visibility
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Rotate x-axis labels for better visibility
plot.title = element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 16)
)

ggplotly(gg)
})
Expand All @@ -309,7 +335,10 @@ server <- function(input, output) {
x = "Datum",
y = "Zeitdifferenz (Minuten)") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotate x-axis labels for better visibility
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Rotate x-axis labels for better visibility
plot.title = element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0.5),
plot.subtitle = element_text(size = 16)
)

ggplotly(gg)
})
Expand All @@ -335,7 +364,11 @@ server <- function(input, output) {
# Layout-Anpassungen
fig <- fig %>%
layout(
title = "Durchschnittlicher Speed mit Pax an Board",
title = list(
text = "Durchschnittlicher Speed mit Pax an Board",
font = list(size = 14, color = "black", family = "Arial", weight = "bold"),
x = 0.5 # Zentriert den Titel
),
xaxis = list(title = "Datum"),
yaxis = list(title = "Speed [km/h]")
)
Expand Down

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