r - 如何有效地对 R Shiny 中的数据框进行子集化？

Question

在下面的示例代码中，我 react 性地对 renderPlot() 中的 mtcars 数据帧进行了子集化。功能。但是，在我的大型应用程序中，服务器部分有许多渲染功能，我不得不重复相同的 rv$x[1:input$samples]等等，在很多地方一遍又一遍。我如何将此子集而不是“在顶部”应用到 rv <- reactiveValues(...) 中功能本身或等效的“主功能”？我尝试在 reactiveValues() 中进行子集化并收到消息“警告:错误:无法访问响应式(Reactive)消费者之外的 react 值‘样本’。您需要在响应式(Reactive) () 或观察者 () 中包装吗？”我错误地认为 reactiveValues()函数是一个“ react 性消费者”。

如果有人能回答这个基本的理解问题，请解释正确子集“在顶部”的逻辑，因为我对 Shiny react 性的重复问题感到非常尴尬。

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  sliderInput('samples','Nbr of samples:',min=2,max=32,value=16),
  plotOutput("p")
)

server <- function(input, output, session) {
  
  rv <- reactiveValues(
    x = mtcars$mpg,
    y = mtcars$wt
  )
  
  output$p <- renderPlot({plot(rv$x[1:input$samples],rv$y[1:input$samples])})

}

shinyApp(ui, server)

Answer 1

您可以通过多种方式处理此问题。

这是在 observe 中创建新子集 react 值的一种方法。

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  sliderInput('samples','Nbr of samples:',min=2,max=32,value=16),
  plotOutput("p")
)

server <- function(input, output, session) {
  
  rv <- reactiveValues(
    x = mtcars$mpg,
    y = mtcars$wt
  )
  
  observe({
    rv$x_sub <- rv$x[1:input$samples]
    rv$y_sub <- rv$y[1:input$samples]
  })
  
  output$p <- renderPlot({plot(rv$x_sub,rv$y_sub)})
  
}

shinyApp(ui, server)