Organizador dos Dados do Leitor de Placas

Loccus LMR-96

1 - Selecione o arquivo que deseja

2 - Selecione o formato e as linhas e/ou colunas a serem exibidas

3 - altere o número de linhas da tabela a ser exibido em “show”

4 - Selecione a tabela e a copie (Crtl+C)

5 - Cole (Ctrl+V) no seu editor de tabelas de preferência

OBS: A função de exportação de arquivos não está funcionando devido ao pacote para contrução dessa modalidade de aplicativo estar em desenvolvimento.

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#|   shinylive does not work in self-contained HTML documents.
#|   Please set `embed-resources: false` in your metadata.
#| standalone: true
#| viewerHeight: 1000

library(shiny)
library(DT)
library(readr)
library(openxlsx)
library(dplyr)
library(reshape2)
library(shinyjs)
library(shinyWidgets)

# Defina a interface do usuário (UI)
ui <- fluidPage(
  titlePanel("Extrair e Exibir Dados do Leitor de Placas"),
  useShinyjs(),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      # Adicione um botão de upload de arquivo CSV
      fileInput("csvFile", "Selecione um arquivo CSV (.csv)", accept = ".csv"),
      # Botão para fechar o arquivo
      actionButton("closeButton", "Fechar Arquivo", class = "btn-danger"),
      # Botões interruptores para colunas
      checkboxGroupButtons(
        inputId = "visibleColumns",
        label = "Selecionar Colunas Visíveis",
        choices = c("Coluna1", "Coluna2", "Coluna3", "Coluna4", "Coluna5", "Coluna6", "Coluna7", "Coluna8", "Coluna9", "Coluna10", "Coluna11", "Coluna12"),
        selected = c("Coluna1", "Coluna2", "Coluna3", "Coluna4", "Coluna5", "Coluna6", "Coluna7", "Coluna8", "Coluna9", "Coluna10", "Coluna11", "Coluna12"),
        direction = "vertical"
      ),
      # Botões interruptores para linhas
      checkboxGroupButtons(
        inputId = "visibleRows",
        label = "Selecionar Linhas Visíveis",
        choices = LETTERS[1:8],
        selected = LETTERS[1:8],
        direction = "vertical"
      ),
      # Botão colorido para exportar dados
      downloadButton("exportHorizontal", "Exportar Tabela Horizontal", class = "btn-success"),
      downloadButton("exportVertical", "Exportar Tabela Vertical", class = "btn-warning")
    ),
    mainPanel(
      # Abas para exibir os dados na horizontal e vertical
      tabsetPanel(
        tabPanel("Horizontal", DTOutput("table_horizontal")),
        tabPanel("Vertical", DTOutput("table_vertical")),
        id = "tabs"
      ),
      # Rodapé com informações de desenvolvedor
      tags$footer(
        tags$p("Desenvolvido por Endrio Webers"),
        tags$p("Email: endriowebers@gmail.com")
      )
    )
  )
)

# Função para substituir "EP" por NA em formato numérico
replace_EP_with_NA <- function(x) {
  x <- as.numeric(x)
  x[x == "EP"] <- NA
  return(x)
}

# Defina a lógica do servidor (Server)
server <- function(input, output) {
  data <- reactiveVal(NULL)
  
  observeEvent(input$csvFile, {
    inFile <- input$csvFile
    if (is.null(inFile)) return(NULL)
    
    # Leia o conteúdo completo do arquivo CSV
    file_content <- read_file(inFile$datapath)
    
    # Divida o conteúdo em linhas
    lines <- strsplit(file_content, "\n")[[1]]
    
    # Encontre o início dos dados desejados (linhas que começam com "A, B, C, ...")
    data_start <- 46
    
    # Pegue apenas as linhas desejadas
    data_lines <- lines[data_start:(data_start + 7)]
    
    # Crie um data frame com as linhas desejadas
    df <- read.csv(text = data_lines, header = FALSE, dec = ",", sep = ",")
    
    # Substitua "EP" por NA em formato numérico em todo o data frame
    df <- df %>% mutate_all(~replace_EP_with_NA(.))
    
    # Substitua os pontos (.) por vírgulas (,) em todos os dados
    df <- df %>% mutate_all(~gsub("\\.", ",", .)) 
    
    # Adicione os cabeçalhos ao data frame
    colnames(df) <- c("Linha", "Coluna1", "Coluna2", "Coluna3", "Coluna4", "Coluna5", "Coluna6", "Coluna7", "Coluna8", "Coluna9", "Coluna10", "Coluna11", "Coluna12")
    
    # Transforme os valores na coluna "Linha" em letras de A até H mantendo a sequência
    df$Linha <- LETTERS[1:8]
    
    data(df)
  })
  
  # Renderize a tabela organizada com os dados na horizontal
  output$table_horizontal <- renderDT({
    if (!is.null(data())) {
      df <- data()
      selected_columns <- input$visibleColumns
      selected_rows <- input$visibleRows
      df <- df %>% filter(Linha %in% selected_rows)
      df <- df[, c("Linha", selected_columns)]
      datatable(df, options = list(pageLength = 10, scrollX = TRUE))
    }
  })
  
  # Renderize a tabela organizada com os dados na vertical (derretidos)
  output$table_vertical <- renderDT({
    if (!is.null(data())) {
      df <- data()
      selected_columns <- input$visibleColumns
      selected_rows <- input$visibleRows
      df <- df %>% filter(Linha %in% selected_rows)
      df_melted <- df %>%
        select(Linha, selected_columns) %>%
        melt(id.vars = "Linha", variable.name = "Coluna", value.name = "Absorbância")
      datatable(df_melted, options = list(pageLength = 10, scrollX = TRUE))
    }
  })
  
  observeEvent(input$closeButton, {
    data(NULL)
  })
  
  # Botão para exportar dados da tabela horizontal
  output$exportHorizontal <- downloadHandler(
    filename = function() {
      paste("dados_exportados_horizontal.xlsx")
    },
    content = function(file) {
      if (!is.null(data())) {
        df <- data()
        selected_columns <- input$visibleColumns
        selected_rows <- input$visibleRows
        df <- df %>% filter(Linha %in% selected_rows)
        df <- df[, c("Linha", selected_columns)]
        write.xlsx(df, file)
      }
    }
  )
  
  # Botão para exportar dados da tabela vertical
  output$exportVertical <- downloadHandler(
    filename = function() {
      paste("dados_exportados_vertical.xlsx")
    },
    content = function(file) {
      if (!is.null(data())) {
        df <- data()
        selected_columns <- input$visibleColumns
        selected_rows <- input$visibleRows
        df <- df %>% filter(Linha %in% selected_rows)
        df_melted <- df %>%
          select(Linha, selected_columns) %>%
          melt(id.vars = "Linha", variable.name = "Coluna", value.name = "Absorbância")
        write.xlsx(df_melted, file)
      }
    }
  )
}

# Crie o aplicativo Shiny
shinyApp(ui = ui, server = server)

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