Ваш пример не воспроизводится, потому что нет данных и нет вызовов library
. См. здесь и здесь , чтобы узнать, как создать минимальный воспроизводимый пример.
Отредактируйте следующее редактирование OP:
Проблема в том, что вы пытаетесь вернуть разные фреймы данных из reactive_df
, что невозможно. Вместо этого вы должны объединить covid_map
и state_names
вместе, чтобы вся необходимая информация находилась в map.df
, который возвращается reactive
, поскольку это последнее действие. Затем вы можете удалить длинные выражения в ggplot
.
Также была проблема с выбором в radioButtons
. Лучше указать только имена столбцов в качестве вариантов выбора, а затем вызвать фильтр данных с этими именами столбцов с помощью state[[input$radio_option]]
.
Вот ваш код:
# Loading libs
library(shiny)
library(shinythemes)
library(ggplot2)
library(mapdata)
library(mapproj)
library(data.table)
library(dplyr)
state <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/spriyansh/ShinyApps/master/datasets/USA_State_Wise_Data.csv", fileEncoding = "UTF-8")
us_geo_data <- map_data("county")
ui <- fluidPage(
theme = shinytheme("cosmo"),
navbarPage(
"PageTitle",
tabPanel(
"US-Data-Visualizer",
sidebarPanel(
tags$h2("Map Visualizer"), tags$h4("Visualize the counts on US map, state wise"),
radioButtons("radio_option",
label = "Select from the following options:",
choices = list(
"Total Cases" = "TOTAL.CASES", "New Cases" = "NEW.CASES",
"Active Cases" = "ACTIVE.CASES", "Total Deaths" = "TOTAL.DEATHS",
"New Deaths" = "NEW.DEATHS", "Total Tests" = "TOTAL.TESTS"
),
selected = "TOTAL.CASES"
)
),
mainPanel(plotOutput("us_cases"))
)
)
) # close fluid page
server <- function(input, output) {
reactive_df <- reactive({
us_geo_data <- data.table(us_geo_data)
covid_map <- data.frame(
state_names = unique(us_geo_data$region),
values = state[[input$radio_option]]
)
setkey(us_geo_data, region)
covid_map <- data.table(covid_map)
setkey(covid_map, state_names)
map.df <- dplyr::left_join(us_geo_data, covid_map, by = c("region" = "state_names"))
})
output$us_cases <- renderPlot(
ggplot(
reactive_df(),
aes(
x = long, y = lat,
group = group, fill = values
)
) +
geom_polygon(alpha = 0.8) +
coord_map()
)
}
shinyApp(ui, server)