R Shiny Реактивные значения, ошибка фильтра dplyr? - PullRequest
Новая
       55

R Shiny Реактивные значения, ошибка фильтра dplyr?

0 голосов
/ 03 декабря 2018

Я пытаюсь выяснить, как я выбираю вход в пользовательском интерфейсе, чтобы немедленно отразить результаты на странице.Результаты моего поиска привели меня к изучению реактивного выражения и реактивных значений.Но поскольку я пытаюсь отфильтровать значение данных, я думаю, что это вызывает некоторые сложности, но я понятия не имею, что я должен делать с этим.

Кажется, что функция фильтра, кажется, неработать, хотя.

Это сообщение об ошибке: 

Warning: Error in UseMethod: no applicable method for 'filter_' applied to an object of class "c('reactiveExpr', 'reactive')"
Stack trace (innermost first):
    51: filter_
    50: filter.default
    49: filter
    48: function_list[[i]]
    47: freduce
    46: _fseq
    45: eval
    44: eval
    43: withVisible
    42: %>%
    41: eval
    40: makeFunction
    39: exprToFunction
    38: observe
    37: server 
     1: runApp
Error in UseMethod("filter_") : 
  no applicable method for 'filter_' applied to an object of class "c('reactiveExpr', 'reactive')"

1 Ответ

0 голосов
/ 03 декабря 2018

Я обнаружил две проблемы,

первые реактивные операторы - это функции - вам нужно добавить скобки () после них.во-вторых, вам нужно поработать над именованием ваших переменных, особенно именование переменной data никогда не бывает полезным в R, и вы называете два объекта одинаковыми: сначала сам набор данных, а затем реактивный оператор, возвращающий набор данных - этоКазалось, что этот спутанный блеск довольно много.Я переименовал реактивное заявление в dta, и это решило его для меня.Вот полный код сервера 

server <- function(input, output, session) {

  dta <- reactive({
    data
  })

  output$p1 <- renderText({
    paste0("You currently live in ", input$Location, " and are contemplating a job offer in ", input$reLocation, ".")
  })

  values <- reactiveValues()
  observe({ 
    # req(input$Location,input$reLocation)
    # browser()
    values$LocationCost <-  dta() %>% filter(UrbanArea == input$Location) %>% select(CostOfLivingIndex)
    values$reLocationCost <-  dta() %>% filter(UrbanArea == input$reLocation) %>% select(CostOfLivingIndex)
  }) 
  # observeEvent(input$Location, {
  #   values$LocationCost <- data %>%
  #     filter(UrbanArea == input$Location) %>%
  #     select(CostOfLivingIndex)
  # })
  # 
  # observeEvent(input$reLocation, {
  #   values$reLocationCost <- data %>%
  #     filter(UrbanArea == input$reLocation) %>%
  #     select(CostOfLivingIndex)
  # })

  output$p2 <- renderText({
    if (values$LocationCost < values$reLocationCost) {
      calc <- round(100* ((values$reLocationCost-values$LocationCost)/values$LocationCost), 2)
      print(paste0("You need ", calc, "% increase in your after-taxes income in order to maintain your present lifestyle."))
    } else {
      calc <- round(100 * ((values$LocationCost-values$reLocationCost)/values$reLocationCost), 2)
      print(paste0("You can sustain upto ", calc, "% reduction in after taxes income without reducing your present lifestyle."))
    }
  })


}

Надеюсь, это поможет !!

...