Question

我正在尝试使用闪亮的模块和data.table开发应用程序，但我无法弄清楚如何让它工作。一个小例子是以下应用程序，它接收模块的参数作为data.table，变量和cut值，并且应该使用参数过滤data.table来打印所有结果。

library(shiny)
library(data.table)

name <-c('a','b','c','d','e')
value <- c(2,4,6,8,10)
data <- data.table(name,value)

# MODULE UI
test_UI <- function(id) {
  ns <- NS(id)
  textOutput(ns("test"))
}

# MODULE Server
test_OUT <- function(input, output, session, df, var, x) {
  output$test <- renderText({    
    d <- df[var > x, ]
    print(unique(d$name))
  })
}

# App ui 
ui <- fluidPage(
  test_UI("test")
)

# App server
server <- function(input, output,session){  
  callModule(test_OUT, "test", data, 'value', 6)
}

# App
shinyApp(ui, server)

结果是：

> a b c d e

当它应该是：

> d e

我知道如果我使用dplyr或其他过滤方法，这应该可行，但我需要data.table来提供性能，因为我正在处理非常大的数据集。提前谢谢！

Answer 1

我使用“get”工作。

我换了一行：

  d <- df[var > x, ]

与

 d <- df[get(var) > x, ]

它有效！

Answer 2

这不起作用的原因是因为data.table将自己用作环境。所以

df[var > x, ]

查找名为var的列（注意：不是var的值，而是df[["var"]]）并且没有看到它，然后在父环境中查找（ test_OUT功能）现在确实找到了它。它是字符向量"value"。

因此，自x == 6起，比较为"value" > 6，即TRUE。这就是你获得每一行的原因。

要获得有关data.table工作原理的更多信息，请阅读文档：?data.table。它实际上非常好。

对于您的问题，请替换

d <- df[var > x, ]

与

d <- df[df[[var]] > x, ]

df[[var]]按名称使用列表样式的子集。

闪亮的模块和data.table过滤器：不按预期工作

2 个答案: