Question

这是我第一次使用stackoverflow提出问题，所以我希望以下内容足够清楚：

我正在制作一个Shiny应用程序，在其中使用Leaflet绘制数据。该图当前由三层组成（类型= a，类型= b，类型= a + b），可以通过使用复选框进行选择，并且我还添加了切片器以选择持续时间。

现在，一切正常，但是我想添加一个DaterangeInput。

我的数据框由五个变量组成（以最简单的形式）名称/位置/类型/持续时间/日期。同一个名称可以具有许多观测值，因为它们是事件，而同一个名称的不同观测值可以具有type = a或type = b。

对于我当前正在运行的Shiny应用程序，我通过group_by（name）对我的原始数据进行了子集化，用于类型= a，类型= b和类型= a + b。这样，我得到了三个图层，可以通过复选框组进行选择。子集数据帧随后被用于反应函数中，以在使用滑块更改我的Leaflet映射上的标记量时起作用。

我现在想做的是先使用daterangeInput子集我的原始数据帧。原因是日期是唯一的唯一变量，这就是为什么我希望将其作为第一个过滤器，但是直到我制作了一个运行正常的Shiny应用程序之后才意识到这一点，我只想添加一个小东西：P < / p>

这是我的代码的简化版本

ui <- fluidPage(
  titlePanel(Title),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(

      #slider for number of events
      sliderInput(inputId = "events",
                  label = "number:",
                  min = 1, max = 100,
                  value = c(1,100),
                  step = 1),

      #type a and/or b
      checkboxInput(inputId = "a",
                    label = "a",
                    value = TRUE),
      checkboxInput(inputId = "b",
                    label = "b",
                    value = TRUE),

      #Daterange for events to plot
      dateRangeInput(inputId = "date",
                     label = "from - until:",
                     start = 1-1-2018,
                     end = 31-12-2019,
                     min = 1-1-2018,
                     max = 31-12-2019,
                     format = "dd/mm/yyyy",
                     separator = " - "),
      ),

    #printing map
    mainPanel(
      leafletOutput(outputId = "map", width = "100%", height = 900)
    )
  )
)

server <- function(input, output) {
  output$map <- renderLeaflet({

    #plot empty map
    empty_map <- leaflet() %>%
      addTiles() %>%
      setView(lng = 5.583541, lat = 52.577159, zoom = 8)
  })


  raw_date <- reactive({
    raw[raw$date >= input$date[1] & raw$date <= input$date[2],]
    raw
  })

#other filters
  #removing duplicate adresses
  reactive({
    rawdate <- raw_date()
    Name_unq <- rawdate[!duplicated(rawdate$Adres),]
    Name_unq <- Adr_tot_unq[order(Adr_tot_unq$Adres),]


  #determining information per event
    type_ab <- rawdate %>%
      group_by(Adres) %>%
      summarise(Total = sum(duration), mean = mean(duration)) %>%
      ungroup()

  #link adresses and location  
    type_ab <- data.frame(type_ab,Name_unq$Longitude,Name_unq$Latitude)
    names(type_ab)[7:8] <- c("Longitude", "Latitude")

  #determining which layer to plot
  observeEvent({input$a
    input$b},
    {if(input$a == TRUE & input$b == TRUE) {
      lpRemoveAll()
      lpAddTotal()
    } else if(input$a == FALSE & input$b == FALSE) {
      lpRemoveAll()
    }
    }
  )

 #define functions and type_ab-layer
  lpAddTotal <- function() {
    observe(
      leafletProxy(mapId = "map", data = type_ab_slider()) %>%
        clearMarkerClusters() %>%
        addMarkers(clusterOptions = markerClusterOptions(),group = "Total")
    )
  }

 #define function lpRemove
  lpRemoveAll <- function() {
    leafletProxy(mapId = "map") %>%
      clearGroup("Total") 
    }

  #functions to link sliders to layers
  type_ab_slider <- reactive({
    type_ab[(type_ab$Aantal >= input$events[1] & type_ab$Aantal <= input$events[2]),]
  })

shinyApp(ui = ui, server = server)

结束语：我想使用daterangeInput来对原始数据进行子集化，然后再对该子集进行进一步的过滤。

Answer 1

尝试：

raw_date <- reactive({
  raw  <- subset(raw, date >= input$date[1] & date <= input$date[2])
  raw
  })

和：

reactive({
rawdate<-raw_date()
type_a <- rawdate[type == "a"]
type_a
})

在第二部分中您不需要观察者，reactive可满足您的需求。希望这会有所帮助！

在不进行Shiny

1 个答案: