R: бледно-тиббл не работает, как ожидалось, в два цикла - PullRequest
Новая
       19

R: бледно-тиббл не работает, как ожидалось, в два цикла

0 голосов
/ 15 марта 2019

У меня есть набор кода, который перебирает все возможные сценарии, которые я использую для функции детализации в моем блестящем приложении. Однако Level_3_Drilldowns не работает должным образом, так как я не получаю свои определенные tibble имена.

Ниже приведен один выход для Level_2_Drilldowns, который производит то, что ожидается: 

[[3]]
[[3]]$id
[1] "ocean"

[[3]]$type
[1] "column"

[[3]]$data
[[3]]$data[[1]]
[[3]]$data[[1]]$name
[1] "Boat"

[[3]]$data[[1]]$y
[1] 2

[[3]]$data[[1]]$PerTotal
[1] 37

[[3]]$data[[1]]$drilldown
[1] "ocean_boat"

Здесь я вижу, что определены name, y и PerTotal (мне нужно иметь возможность ссылаться на них в подсказке к моему графику)

Ниже приведен один выход для Level_3_Drilldowns, который не производит то, что ожидается: 

[[5]]
[[5]]$id
[1] "ocean_boat"

[[5]]$type
[1] "column"

[[5]]$data
[[5]]$data[[1]]
[[5]]$data[[1]][[1]]
[1] "Fig"

[[5]]$data[[1]][[2]]
[1] 1

[[5]]$data[[1]][[3]]
[1] 37


[[5]]$data[[2]]
[[5]]$data[[2]][[1]]
[1] "Tony"

[[5]]$data[[2]][[2]]
[1] 1

[[5]]$data[[2]][[3]]
[1] 37

Вы можете видеть, что name, y и PerTotal не определены.

Есть идеи, почему их не показывают?

Ниже приведен полный код: 

library (tidyr)
library (data.table)
library (highcharter)

x <- c("Farm","Farm","Farm","City","City","City","Ocean","Ocean")
y <- c("Sheep","Sheep","Cow","Car","Bus","Bus","Boat","Boat")
z <- c("Bill","Tracy","Sandy","Bob","Carl","Newt","Fig","Tony")
a <- c(1,1,1,1,1,1,1,1)
b <- c(3,5,1,3,8,5,3,9)

dat <- data.frame(x,y,z,a)


#First Tier #Copied
datSum <- dat %>%
  group_by(x) %>%
  summarize(Quantity = sum(a)
  )
datSum <- arrange(datSum,desc(Quantity))
Lvl1dfStatus <- tibble(name = datSum$x, y = datSum$Quantity, drilldown = tolower(name))


Level_2_Drilldowns <- lapply(unique(dat$x), function(x_level) {
  # x_level is what you called 'input' earlier.
  datSum2 <- dat[dat$x == x_level,]

  datSum2 <- datSum2 %>%
    group_by(y) %>%
    summarize(Quantity = sum(a),
              PerTotal = sum(b)
    )
  datSum2 <- arrange(datSum2,desc(Quantity))

  Lvl2dfStatus <- tibble(name = datSum2$y,y = datSum2$Quantity, PerTotal = datSum2$PerTotal, drilldown = tolower(paste(x_level, name, sep = "_")))

  list(id = tolower(x_level), type = "column", data = list_parse(Lvl2dfStatus))
})

Level_3_Drilldowns <- lapply(unique(dat$x), function(x_level) {

  datSum2 <- dat[dat$x == x_level,]

  lapply(unique(datSum2$y), function(y_level) {

    datSum3 <- datSum2[datSum2$y == y_level,]

    datSum3 <- datSum3 %>%
      group_by(z) %>%
      summarize(Quantity = sum(a),
                PerTotal = sum(b)
      )
    datSum3 <- arrange(datSum3,desc(Quantity))

    Lvl3dfStatus <- tibble(name = datSum3$z,y = datSum3$Quantity, PerTotal = datSum3$PerTotal)

    list(id = tolower(paste(x_level, y_level, sep = "_")), type = "column", data = list_parse2(Lvl3dfStatus))
  })
}) %>% unlist(recursive = FALSE)
...