我正在开发一个具有shiny
地图的leaflet
应用。地图的源数据集包括纬度,经度和其他几个变量。我正在为用户提供应用程序单选按钮,滑块,复选框等与这些其他变量相关的效果,以控制哪些点出现在地图上。
我在下面列出了我的代码的基本示例。我目前正在将我的数据集预分割成子集,然后可以通过反应式表达式(基于用户选择的内容)调用leaflet
。这只是一个只有4个子集的简单示例,因此在这里看起来可能并不坏。但是,在我的实际使用案例中,应用程序用户可以选择的过滤器的潜在组合将会更多。
建议在Global.R脚本中创建可能被过滤的所有潜在子数据集吗?或者应该在反应式表达中动态进行过滤?
此外,还有一种替代方法可以使用巨大的嵌套ifelse表达式(比如我下面的相对较小的表达式)吗?当我向我的实际应用添加更多用户过滤选项时,这已经失去控制。我不完全理解反应表达式的更新顺序,它可能取决于多个输入。
如果我与所有过滤排列共享一段巨大的代码,我的问题的动机可能会更清楚,但是想先提供一个更简单的例子:
library(shiny)
library(leaflet)
library(dplyr)
# Generating dummy data for demonstration
member <- 1:10
lat <- c(39.8, 39.6, 39.7, 39.78, 39.82, 39.74, 39.72, 38.9, 37.43, 38.0)
lon <- c(-86.1, -86.2, -86.3,-86.4,-86.5,-86.6,-86.7,-86.8,-86.9, -87)
group <- c("a","a","a","b","b","a","a","a","b","b")
year <- c(1,0,0,1,0,1,0,0,1,0)
data <- data.frame(member, lat, lon, group, year)
# Creating data subsets for plotting
groupA_y1 <- data %>% filter(group == "a", year == 1)
groupA_y0 <- data %>% filter(group=="a", year == 0)
groupB_y1 <- data %>% filter(group=="b", year == 1)
groupB_y0<-data %>% filter(group=="b", year == 0)
ui <- fluidPage(
leafletOutput("mymap"),
radioButtons("group", "Group:", c("A", "B"), selected = "A"),
radioButtons("year", "Year", c(1,0), selected = 1)
)
server <- function(input, output, session) {
output$mymap <- renderLeaflet({
leaflet() %>%
addProviderTiles("CartoDB.Positron",
options = providerTileOptions(noWrap = TRUE)) %>%
setView(lng = -85.00, lat = 39.00, zoom = 6)
})
zerg <-reactive({
test<-ifelse(input$group=="A" & input$year==1, return(groupA_y1),
ifelse(input$group=="A" & input$year==0, return(groupA_y0),
ifelse(input$group=="B" & input$year==1, return(groupB_y1),
return(groupB_y0))))
return(test)
})
observe({
dataset<- zerg()
leafletProxy("mymap", data = dataset) %>%
clearMarkers() %>%
addCircleMarkers(~lon, ~lat, layerId=~member,
stroke=FALSE, fillOpacity=0.9, fillColor="Red")
})
}
shinyApp(ui, server)
答案 0 :(得分:1)
对于过滤,我想这取决于每次过滤实际花费的时间。如果它只需要几秒钟,那么用户可能会等待。如果需要20秒并且每次更改参数都需要等待,那么最好在开始时进行过滤,这样您可以在一分钟左右的时候进行加载。
对于ifelse
,您可以使用dataframe
直接获取所需的数据集。例如,使用您发布的代码,您可以在全局部分中执行:
chooseDataset <- data.frame(group=rep(c("a","b"),each=2),year=rep(c(1,0),2))
chooseDataset$dataset <- paste0("group",toupper(chooseDataset$group),"_y",chooseDataset$year)
以及observe
所在的leafletProxy
:
dataset<- with(chooseDataset,chooseDataset[group==input$group & year=input$year,"dataset"])