observeEvent 的闪亮范围错误
Shiny scoping error with observeEvent
我在闪亮的应用程序 server.R 中有以下内容...
shinyServer(function(input, output, session) {
observeEvent(
input$goButton, #dependency
{
Predictores<-reactive({
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("one" = test,
"two" = test2)
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},
include.rownames = FALSE )
}
)
})
当我尝试 ui.R 时，它工作正常并且应用程序是 运行，但是当我单击 "goButton" 时没有任何反应。所需的输出将是带有数据框的 table（目前我正在测试）。
这适用于像这样的反应函数：
shinyServer(function(input, output, session) {
Predictores<-reactive({
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("uno" = test,
"dos" = test2)
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},
include.rownames = FALSE )
})
但是因为真正的应用程序会根据输入计算一个计算密集型模型，所以我希望只在用户按下 "go" 后才进行计算，而不是每次输入更改时都进行计算。
我看过闪亮的文档，这似乎是方法，但也许我遗漏了一些范围规则？这可能是它运行的原因，但我什么也没看到...
isolate 您的按钮，方法如下：
rm(list = ls())
library(shiny)
ui =(pageWithSidebar(
headerPanel("Table output"),
sidebarPanel(
sliderInput("LUNES", "LUNES", 100, 500, 2000, sep = ""),
actionButton("goButton","GO")
),
mainPanel(tableOutput("productos"))
))
server = function(input, output, session){
Predictores<-reactive({
if (is.null(input$goButton) || input$goButton == 0){return()}
isolate({
input$goButton
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("uno" = test, "dos" = test2)
})
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},include.rownames = FALSE )
}
runApp(list(ui = ui, server = server))
示例输出如下
编辑 - 你的个人例子
我可以看到你的括号有点混乱，看看下面的解决方案：
(list = ls())
library(shiny)
ui = (
fluidPage(
title = 'Modelo de Caídas en Venta',
## --------- titulo
titlePanel("Modelo de Caídas en Venta"),
## --------- barra lado de inputs
sidebarPanel(
## ----- tabs
tabsetPanel(type = "tabs",
# tab 1 -------------------------
tabPanel("Mes",
selectInput(inputId = "MES",label = "Mes a predecir",selectize = TRUE,choices = "201508"),
selectInput(inputId = "MES_APERTURA",label = "Mes Apertura",selectize = TRUE,choices = "201508"),
sliderInput(inputId = "LUNES",label = "Lunes en mes a predecir", value = 4,min = 2, max = 6),
sliderInput(inputId = "VIERNES",label = "Viernes en mes a predecir",value = 4,min = 2, max = 6),
sliderInput(inputId = "FINDE",label = "Dias de fin en mes a predecir",value = 8, min = 6, max = 10)),
# tab 2 -------------------------
# tab 2 -------------------------
tabPanel("Mes Antes",
helpText("Todos los indicadores en esta sección se refieren
a un mes anterior al que se va predecir por el modelo"),
checkboxInput(inputId = "EVENTO_PREVIO",
label = "Caída un mes antes",
value = FALSE),
numericInput(inputId = "CLIENTES",
label = "Clientes",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
# UNIDADES
numericInput(inputId = "U_FARMAMP",
label = "Unidades Farma MP",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "U_OTCMP",
label = "Unidades OTC MP",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "U_BEBE",
label = "Unidades Bebé",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "U_CONV",
label = "Unidades Conveniencia",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "U_RECETA",
label = "Unidades Receta",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
# YOY DE UNIDADES
numericInput(inputId = "Y_FARMAMP",
label = "Unidades Farma MP (mes año pasado)",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "Y_OTCMP",
label = "Unidades OTC MP (mes año pasado)",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "Y_BEBE",
label = "Unidades Bebe (mes año pasado)",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "Y_CONV",
label = "Unidades Conveniencia (mes año pasado)",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "Y_RECETA",
label = "Unidades con Receta (mes año pasado)",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
#OTROS DE MES ANTES
numericInput(inputId = "PROD",
label = "Productos únicos",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
#PORCENTAJES DE CAÍDAS
sliderInput(inputId = "P_PLAZA",
label = "Porcentaje de sucursales en plaza con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100),
sliderInput(inputId = "P_ESTADO",
label = "Porcentaje de sucursales en estado con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100),
sliderInput(inputId = "P_ZONA",
label = "Porcentaje de sucursales en zona con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100),
sliderInput(inputId = "P_CIUDAD",
label = "Porcentaje de sucursales en ciudad con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100)
),
# tab 3 -------------------------
tabPanel("Sucursales",
sliderInput(inputId = "SUCURSALES",
label = "Sucursales en total (mismas tiendas)",
value = 990,
min = 300, max = 3000),
numericInput(inputId = "DISTANCIA_MIN",
label = "Distancia con sucursal más cercana (en metros)",
value = 850,
min = 200, max = 240000),
numericInput(inputId = "DISTANCIA_PROM",
label = "Distancia con promedio contra otras sucursales (en metros)",
value = 18500,
min = 1500, max = 1000000),
sliderInput(inputId = "SUC_PLAZA",
label = "Sucursales en plaza (incluyendo esta)",
value = 20,
min = 0, max = 900),
sliderInput(inputId = "SUC_ESTADO",
label = "Sucursales en estado (incluyendo esta)",
value = 55,
min = 0, max = 900),
sliderInput(inputId = "SUC_ZONA",
label = "Sucursales en zona (incluyendo esta)",
value = 30,
min = 0, max = 900),
sliderInput(inputId = "SUC_CIUDAD",
label = "Sucursales en ciudad (incluyendo esta)",
value = 15,
min = 0, max = 900))
), #fin tabs
hr(), # soy un delimitador
helpText("Para consultas: eduardo.lomas@fahorro.com.mx"),
actionButton("goButton","GO")
), #fin de sidebar
mainPanel(
helpText("Predicción del Modelo"),
hr(), # soy un delimitador
tableOutput("productos")
) #- mainpanel
)
)
server = function(input, output, session){
Predictores<-reactive({
if (is.null(input$goButton) || input$goButton == 0){return()}
isolate({
input$goButton
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("uno" = test, "dos" = test2)
})
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},include.rownames = FALSE )
}
runApp(list(ui = ui, server = server))
解决您的特定保管箱代码
我在闪亮的应用程序 server.R 中有以下内容...
shinyServer(function(input, output, session) {
observeEvent(
input$goButton, #dependency
{
Predictores<-reactive({
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("one" = test,
"two" = test2)
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},
include.rownames = FALSE )
}
)
})
当我尝试 ui.R 时，它工作正常并且应用程序是 运行，但是当我单击 "goButton" 时没有任何反应。所需的输出将是带有数据框的 table（目前我正在测试）。
这适用于像这样的反应函数：
shinyServer(function(input, output, session) {
Predictores<-reactive({
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("uno" = test,
"dos" = test2)
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},
include.rownames = FALSE )
})
但是因为真正的应用程序会根据输入计算一个计算密集型模型，所以我希望只在用户按下 "go" 后才进行计算，而不是每次输入更改时都进行计算。
我看过闪亮的文档，这似乎是方法，但也许我遗漏了一些范围规则？这可能是它运行的原因，但我什么也没看到...
isolate 您的按钮，方法如下：
rm(list = ls())
library(shiny)
ui =(pageWithSidebar(
headerPanel("Table output"),
sidebarPanel(
sliderInput("LUNES", "LUNES", 100, 500, 2000, sep = ""),
actionButton("goButton","GO")
),
mainPanel(tableOutput("productos"))
))
server = function(input, output, session){
Predictores<-reactive({
if (is.null(input$goButton) || input$goButton == 0){return()}
isolate({
input$goButton
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("uno" = test, "dos" = test2)
})
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},include.rownames = FALSE )
}
runApp(list(ui = ui, server = server))
示例输出如下
编辑 - 你的个人例子 我可以看到你的括号有点混乱，看看下面的解决方案：
(list = ls())
library(shiny)
ui = (
fluidPage(
title = 'Modelo de Caídas en Venta',
## --------- titulo
titlePanel("Modelo de Caídas en Venta"),
## --------- barra lado de inputs
sidebarPanel(
## ----- tabs
tabsetPanel(type = "tabs",
# tab 1 -------------------------
tabPanel("Mes",
selectInput(inputId = "MES",label = "Mes a predecir",selectize = TRUE,choices = "201508"),
selectInput(inputId = "MES_APERTURA",label = "Mes Apertura",selectize = TRUE,choices = "201508"),
sliderInput(inputId = "LUNES",label = "Lunes en mes a predecir", value = 4,min = 2, max = 6),
sliderInput(inputId = "VIERNES",label = "Viernes en mes a predecir",value = 4,min = 2, max = 6),
sliderInput(inputId = "FINDE",label = "Dias de fin en mes a predecir",value = 8, min = 6, max = 10)),
# tab 2 -------------------------
# tab 2 -------------------------
tabPanel("Mes Antes",
helpText("Todos los indicadores en esta sección se refieren
a un mes anterior al que se va predecir por el modelo"),
checkboxInput(inputId = "EVENTO_PREVIO",
label = "Caída un mes antes",
value = FALSE),
numericInput(inputId = "CLIENTES",
label = "Clientes",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
# UNIDADES
numericInput(inputId = "U_FARMAMP",
label = "Unidades Farma MP",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "U_OTCMP",
label = "Unidades OTC MP",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "U_BEBE",
label = "Unidades Bebé",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "U_CONV",
label = "Unidades Conveniencia",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "U_RECETA",
label = "Unidades Receta",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
# YOY DE UNIDADES
numericInput(inputId = "Y_FARMAMP",
label = "Unidades Farma MP (mes año pasado)",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "Y_OTCMP",
label = "Unidades OTC MP (mes año pasado)",
value = 7900,
min = 900, max = 29500),
numericInput(inputId = "Y_BEBE",
label = "Unidades Bebe (mes año pasado)",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "Y_CONV",
label = "Unidades Conveniencia (mes año pasado)",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
numericInput(inputId = "Y_RECETA",
label = "Unidades con Receta (mes año pasado)",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
#OTROS DE MES ANTES
numericInput(inputId = "PROD",
label = "Productos únicos",
value = 2900,
min = 1400, max = 9500),
#PORCENTAJES DE CAÍDAS
sliderInput(inputId = "P_PLAZA",
label = "Porcentaje de sucursales en plaza con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100),
sliderInput(inputId = "P_ESTADO",
label = "Porcentaje de sucursales en estado con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100),
sliderInput(inputId = "P_ZONA",
label = "Porcentaje de sucursales en zona con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100),
sliderInput(inputId = "P_CIUDAD",
label = "Porcentaje de sucursales en ciudad con caídas",
value = 30,
min = 0, max = 100)
),
# tab 3 -------------------------
tabPanel("Sucursales",
sliderInput(inputId = "SUCURSALES",
label = "Sucursales en total (mismas tiendas)",
value = 990,
min = 300, max = 3000),
numericInput(inputId = "DISTANCIA_MIN",
label = "Distancia con sucursal más cercana (en metros)",
value = 850,
min = 200, max = 240000),
numericInput(inputId = "DISTANCIA_PROM",
label = "Distancia con promedio contra otras sucursales (en metros)",
value = 18500,
min = 1500, max = 1000000),
sliderInput(inputId = "SUC_PLAZA",
label = "Sucursales en plaza (incluyendo esta)",
value = 20,
min = 0, max = 900),
sliderInput(inputId = "SUC_ESTADO",
label = "Sucursales en estado (incluyendo esta)",
value = 55,
min = 0, max = 900),
sliderInput(inputId = "SUC_ZONA",
label = "Sucursales en zona (incluyendo esta)",
value = 30,
min = 0, max = 900),
sliderInput(inputId = "SUC_CIUDAD",
label = "Sucursales en ciudad (incluyendo esta)",
value = 15,
min = 0, max = 900))
), #fin tabs
hr(), # soy un delimitador
helpText("Para consultas: eduardo.lomas@fahorro.com.mx"),
actionButton("goButton","GO")
), #fin de sidebar
mainPanel(
helpText("Predicción del Modelo"),
hr(), # soy un delimitador
tableOutput("productos")
) #- mainpanel
)
)
server = function(input, output, session){
Predictores<-reactive({
if (is.null(input$goButton) || input$goButton == 0){return()}
isolate({
input$goButton
test<-input$LUNES*20
test2<-input$LUNES*30
data.frame("uno" = test, "dos" = test2)
})
})
output$productos<-renderTable({as.data.frame(Predictores())},include.rownames = FALSE )
}
runApp(list(ui = ui, server = server))
解决您的特定保管箱代码