Ch 02. 출력 렌더링 (renderPlot, renderTable)

입력 위젯이 사용자의 말을 듣는 귀라면, 출력 함수는 결과를 보여주는 입입니다. Shiny에는 서버에서 값을 만드는 render* 함수와, UI에서 자리를 잡아두는 *Output 함수가 쌍을 이룹니다. 이 짝을 정확히 맞추는 것이 Shiny 출력의 핵심입니다.

render*와 *Output 짝 맞추기

출력은 항상 두 곳에 코드가 들어갑니다. UI에는 자리(placeholder)를 만들고, 서버에는 값을 계산하는 로직을 씁니다. 아래 표처럼 함수가 정확히 대응됩니다.

outputId는 UI와 서버에서 같은 문자열을 써야 합니다. UI에서는 plotOutput("my_plot")처럼 넣고, 서버에서는 output$my_plot <- renderPlot({...})처럼 할당합니다.

renderPlot과 plotOutput

그래프를 그리는 가장 기본적인 조합입니다. renderPlot() 안에 ggplot2 코드나 base R 그래프 코드를 넣으면 됩니다.

library(shiny)
library(ggplot2)

ui <- fluidPage(
  sliderInput("bins", "구간 수", min = 5, max = 50, value = 20),
  plotOutput("hist_plot", height = "400px")  # 높이 지정
)

server <- function(input, output, session) {
  output$hist_plot <- renderPlot({
    ggplot(faithful, aes(x = eruptions)) +
      geom_histogram(bins = input$bins, fill = "#3498db", color = "white") +
      labs(title = "간헐천 분출 시간 분포",
           x = "분출 시간(분)", y = "빈도") +
      theme_minimal()
  })
}

shinyApp(ui, server)

plotOutput()의 주요 인수를 알아두면 유용합니다.

renderPlot()에는 res 인수로 해상도(기본 72 dpi)를 지정하거나, width/height를 함수로 지정해 동적으로 크기를 변경할 수 있습니다.

renderTable과 tableOutput

renderTable()은 데이터프레임을 깔끔한 HTML 테이블로 바꿉니다. 인터랙션이 필요 없는 작은 요약 테이블에 알맞습니다.

ui <- fluidPage(
  selectInput("n_rows", "행 수", choices = c(5, 10, 20), selected = 10),
  tableOutput("summary_table")
)

server <- function(input, output, session) {
  output$summary_table <- renderTable({
    head(mtcars[, c("mpg", "cyl", "hp", "wt")],
         n = as.integer(input$n_rows))
  },
  rownames    = TRUE,    # 행 이름 표시
  striped     = TRUE,    # 줄무늬 배경
  hover       = TRUE,    # 마우스 호버 강조
  bordered    = TRUE,    # 테두리
  digits      = 2        # 소수점 자리수
  )
}

shinyApp(ui, server)

renderText와 renderPrint

텍스트 출력에는 두 가지 함수가 있고 용도가 다릅니다.

renderText()는 단일 문자열을 인라인으로 보여줍니다. textOutput()과 짝을 이루며, 결과가 문장 안에 자연스럽게 들어갑니다.

renderPrint()는 R 콘솔에서 값을 프린트한 것처럼 보여줍니다. verbatimTextOutput()과 짝을 이루며, summary() 결과나 구조 출력에 씁니다.

ui <- fluidPage(
  numericInput("x", "숫자 입력", value = 42),

  # 인라인 텍스트
  p("입력한 값의 제곱: ", textOutput("square", inline = TRUE), "입니다."),

  # 콘솔 스타일 출력
  verbatimTextOutput("summary_out")
)

server <- function(input, output, session) {
  output$square <- renderText({
    input$x ^ 2
  })

  output$summary_out <- renderPrint({
    cat("입력값:", input$x, "\n")
    cat("제곱:", input$x ^ 2, "\n")
    cat("세제곱:", input$x ^ 3, "\n")
  })
}

shinyApp(ui, server)

textOutput(inline = TRUE)로 설정하면 <span> 태그로 감싸져 문장 중간에 값이 들어갑니다. 기본값은 <div> 블록 요소입니다.

여러 출력 함께 사용하기

실제 앱에서는 여러 종류의 출력을 함께 배치합니다. 각 출력마다 고유한 outputId를 쓰면 됩니다.

library(shiny)
library(ggplot2)
library(dplyr)

ui <- fluidPage(
  titlePanel("mtcars 탐색기"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput("x_var", "X축 변수",
                  choices = c("hp", "wt", "disp", "qsec"),
                  selected = "hp"),
      selectInput("y_var", "Y축 변수",
                  choices = c("mpg", "hp", "wt"),
                  selected = "mpg"),
      checkboxInput("add_smooth", "추세선 추가", value = TRUE)
    ),
    mainPanel(
      plotOutput("scatter"),
      hr(),
      h4("요약 통계"),
      tableOutput("stat_table"),
      verbatimTextOutput("corr_text")
    )
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  output$scatter <- renderPlot({
    p <- ggplot(mtcars, aes(x = .data[[input$x_var]],
                             y = .data[[input$y_var]])) +
      geom_point(size = 3, alpha = 0.7, color = "#2c3e50") +
      labs(x = input$x_var, y = input$y_var) +
      theme_minimal()

    if (input$add_smooth) {
      p <- p + geom_smooth(method = "lm", se = TRUE, color = "#e74c3c")
    }
    p
  })

  output$stat_table <- renderTable({
    mtcars %>%
      summarise(
        평균_x = mean(.data[[input$x_var]]),
        평균_y = mean(.data[[input$y_var]]),
        최솟값_x = min(.data[[input$x_var]]),
        최댓값_x = max(.data[[input$x_var]])
      )
  }, digits = 2)

  output$corr_text <- renderPrint({
    r <- cor(mtcars[[input$x_var]], mtcars[[input$y_var]])
    cat(sprintf("상관계수(r): %.4f\n", r))
    cat(sprintf("결정계수(r²): %.4f\n", r^2))
  })
}

shinyApp(ui, server)

.data[[input$x_var]] 문법은 tidyverse에서 변수 이름을 문자열로 동적으로 참조할 때 사용하는 방식입니다. aes_string()은 구버전 방식이므로 이 방법을 권장합니다.

출력 조건부 표시와 숨기기

출력이 준비되지 않았을 때 빈 공간이나 오류 메시지 대신 아무것도 보이지 않게 하려면 req()를 씁니다.

output$result_plot <- renderPlot({
  req(input$run_btn > 0)  # 버튼을 눌러야만 실행
  req(nrow(filtered_data()) > 0)  # 데이터가 있어야만 실행

  ggplot(filtered_data(), aes(x = x, y = y)) +
    geom_point()
})

req()가 FALSE나 NULL을 받으면 렌더링을 조용히 멈춥니다. 오류 메시지 대신 빈 공간이 표시됩니다.