【问题标题】：Rewrite reactive dataset in R Shiny在 R Shiny 中重写响应式数据集
【发布时间】：2022-01-28 22:29:30
【问题描述】：

我对反应式数据集有疑问。我使用 eventReactive() 来更改反应数据集 df1 中的列数据类型。它工作正常。列数据类型已更改的新数据集为 modified_df1。但是现在，当我想更改另一列中的数据类型时，之前的更改将被重置。这是因为在更改之前我仍然使用 df1 作为主要数据框。有没有办法在第二个数据类型更改之前重写 df1？

 df1 <- reactive({
      req(input$file1)
      df <- read.csv(input$file1$datapath,
                     header = input$header,
                    sep = input$sep,
                    quote = input$quote)
     df
   })
   
   
   colnames <- reactive({ 
     names(df1()) })
   
   observeEvent(df1(), {
     updateCheckboxGroupInput(session, "class_var",
                              label = "Select Columns",
                              choices = colnames(),
                              selected = "") 
   })

 modified_df1 <- eventReactive(input$chg_class, {
     if (input$choose_class == "Numeric") {
       var <- df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.numeric(.)))
     } else if (input$choose_class == "Factor") {
       var <- df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.factor(.)))
     } else if (input$choose_class == "Character") {
       var <- df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.character(.)))
     } else if (input$choose_class == "Date") {
       var <- df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.Date(.)))
     }else if (input$choose_class == "Integer") {
       var <- df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.integer(.)))
     }
   })

【问题讨论】：

与您的问题无关：您可以使用myfun <- switch(input$choose_class, "Numeric" = as.numeric, "Factor" = as.factor, ... 等重写您的代码，然后在across 中使用myfun。关于您的问题，最好有一个最小的可重现示例。查看df1 在工作应用程序中的创建位置和方式等。

标签： r shiny shiny-server shiny-reactivity

【解决方案1】：

不确定我的回答是否合适，因为您没有提供很多信息。

我将只使用一个反应数据帧df1，但不使用反应导体，而是使用反应值：

df1 <- reactiveVal(original_dataframe)

然后我会用观察者修改它：

observeEvent(input$chg_class, {
     if (input$choose_class == "Numeric") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.numeric(.))))
     } else if (input$choose_class == "Factor") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.factor(.))))
     } else if (input$choose_class == "Character") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.character(.))))
     } else if (input$choose_class == "Date") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.Date(.))))
     }else if (input$choose_class == "Integer") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.integer(.))))
     }
   })

编辑

df1 <- reactiveVal()

observeEvent(input$file1, {
     df <- read.csv(input$file1$datapath,
                    header = input$header,
                    sep = input$sep,
                    quote = input$quote)
     df1(df)
})
   
observeEvent(df1(), {
     updateCheckboxGroupInput(session, "class_var",
                              label = "Select Columns",
                              choices = names(df1()),
                              selected = "") 
})

observeEvent(input$chg_class, {
     if (input$choose_class == "Numeric") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.numeric(.))))
     } else if (input$choose_class == "Factor") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.factor(.))))
     } else if (input$choose_class == "Character") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.character(.))))
     } else if (input$choose_class == "Date") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.Date(.))))
     }else if (input$choose_class == "Integer") {
       df1(df1() %>% mutate(across(all_of(input$class_var), ~ as.integer(.))))
     }
})

【讨论】：

谢谢，df1() 是我从闪亮的应用程序中上传的数据帧。我编辑我的问题并添加我如何获得 df1()。
所以在那一刻，它不适用于您的答案。 @Stéphane Laurent
@Marquee 查看我的编辑。
现在可以使用了，非常感谢。