基于pickerInput的子集数据挖掘

Question

我有这样的数据：

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​

我想根据多个选择来子集数据。我使用了来自pickerInput的shinyWidgets函数，但没有得到想要的结果，忽略了一些观察:当选择x和y时，结果数据不正确，我得到如下结果：

​

​

而不是这个

​

​

我们怎么才能修好它？我就是这样做的：

library("shiny")
library(DT)
library(shinyWidgets)

shinyApp(
  ui = fluidPage(
    
    sidebarLayout(
      
      sidebarPanel(
        
        pickerInput("id", "variable:",   
                    choices = c( "x", "y","z"), 
                    options = list(`actions-box` = TRUE),
                    selected = "z",
                    multiple = TRUE )),
      
      mainPanel(
        dataTableOutput("example")
      )
    )
  ),
  
  server = function(input, output) {
    
    df <- data.frame(variable = c(rep("x",4),rep("y",4),rep("z",4)),
                     x1 = 1:12)
    
    
    output$example <- renderDT({
      df2 <- df %>% 
        filter(variable == input$id )
    })
    
  }
  
)

如能提供帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

问题是使用==而不是%in%。==是一个元素级的操作符，当rhs上只有一个元素时，它工作，因为它会循环，而长度>1且不等于lhs向量的长度时，它会回收，但是比较会得到不正确的输出。

> library(dplyr)
> df %>% mutate(new = variable == c("x", "y"))
   variable x1   new
1         x  1  TRUE
2         x  2 FALSE
3         x  3  TRUE
4         x  4 FALSE
5         y  5 FALSE
6         y  6  TRUE
7         y  7 FALSE
8         y  8  TRUE
9         z  9 FALSE
10        z 10 FALSE
11        z 11 FALSE
12        z 12 FALSE
> df %>% mutate(new = variable %in% c("x", "y"))
   variable x1   new
1         x  1  TRUE
2         x  2  TRUE
3         x  3  TRUE
4         x  4  TRUE
5         y  5  TRUE
6         y  6  TRUE
7         y  7  TRUE
8         y  8  TRUE
9         z  9 FALSE
10        z 10 FALSE
11        z 11 FALSE
12        z 12 FALSE

如果我们检查第一次比较，将“x”、“y”与前两行进行比较，然后再进行重新计算，再将'x‘、'y’等进行比较，直到到达最后一行为止(在某些情况下，当元素数不是rhs向量长度的倍数时会发现警告)。

library(DT)
library(shinyWidgets)
library(dplyr)

shinyApp(
  ui = fluidPage(
    
    sidebarLayout(
      
      sidebarPanel(
        
        pickerInput("id", "variable:",   
                    choices = c( "x", "y","z"), 
                    options = list(`actions-box` = TRUE),
                    selected = "z",
                    multiple = TRUE )),
      
      mainPanel(
        dataTableOutput("example")
      )
    )
  ),
  
  server = function(input, output) {
    
    df <- data.frame(variable = c(rep("x",4),rep("y",4),rep("z",4)),
                     x1 = 1:12)
    
    
    output$example <- renderDT({
      df2 <- df %>% 
        filter(variable %in% input$id )
    })
    
  }
  
)

-output

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