R 筛选数据在错误中使用textinput：参数不是字符向量

enc2utf8中出现错误：参数不是字符向量。 我使用selectInput、checkboxGroupInput、textInput来过滤服务器中的数据，并得到上述错误；我已经尝试过filter（）、subset（），但当按四列以上的列过滤数据并且参数是字符向量时（例如，corp%在%c（'Honda'，'Nissan'）中），它们会出现相同的问题

数据集中有市场，公司，中型企业类型，中型企业id，度量，日期，价值列

在代码中，品牌，名称(tmp，年份是用于过滤数据的字符向量

库（闪亮）
图书馆（dplyr）
图书馆（DT）
ui尝试
打印（输入$measure）
在对所有数据进行子集之前，将其初始化为
NULL
。您应该添加：

if(is.null(input$measure))
  measure = unique(data_df$measure)
else
  measure = input$Measure

修改

measure==input$Measure,

到

因此，当用户未进行选择时，该列上实际上将没有过滤器


工作示例

以下内容对我来说很好。注意，我已经创建了自己的数据集“df”，并修改了您的tmp（）reactive，因此在本例中它使用我的df作为输入数据集

df = data.frame(Market=c("Asia","Asia","Europe","Europe"),
                Corp=c("a","b","c","d"),
                Med_type = c('Imported','Joint Venture','Local','Local'),
                Med_id = c("Honda","Honda","Nissan","Nissan"),
                measure=c('Unit','RMB','Dollar','Dollar'),
                date = c('2017','2016','2017','2016'),
                value=c(1,2,3,4 ))


library(shiny)
library(dplyr)
library(DT)

ui<-fluidPage(pageWithSidebar(
  headerPanel('Table'),
  sidebarPanel(
    fileInput('file1', 'Upload Data',
              accept=c('text/csv', 'text/comma-separated-values,text/plain')),
    selectInput('TA',"Market-type",c('Asia','Europe')),
    selectInput('Length',"Length",c('1 year'='0','2 years'='1','3 years'='2','4 years'='3','5 years'='4')),        
    selectInput('NoBrand',"Top Brand/Cor",c('one'='1','two'='2','three'='3','four'='4','five'='5')),
    selectInput('Period',"Period",c('Quarter'='Quarter','YR'='year')),
    checkboxGroupInput('Measure','Measurement',c('Unit','RMB','Dollar')),
    selectInput('Med_type','Med_type',c('Imported','Joint Venture','Local')),
    textInput('Med_id','Med_id',value='Honda;Nissan')),


  mainPanel(
    dataTableOutput('table')
  )))




server<-function(input,output){
  options(shiny.maxRequestSize=100*1024^2)

  ## importing dataset
  tmp <- reactive({ 

  df

  })





  tmp2<-reactive({
    ## modify the inputs

    data_df <- tbl_df(tmp())
    year<-(2017-as.numeric(input$Length)):2017

    name_tmp<-as.vector(unlist(strsplit(input$Med_id,';')))

    temp_data<<-summarize(group_by(data_df,Corp),VValue=sum(value,na.rm = TRUE))

    brands<-as.vector(arrange(temp_data,desc(VValue))$Corp[1:as.numeric(input$NoBrand)])

    if(is.null(input$measure))
      measure = unique(data_df$measure)
    else
      measure = input$Measure

    ## filtering by the input
    mod_data<-data_df %>% 
      select(Market,Corp,Med_type,Med_id,measure,date,value) %>%
      filter(Market==input$TA,
             Corp%in%brands,
             Med_id%in%name_tmp,
             Med_type==input$Med_type,
             measure==measure,
            substr(date,1,4) %in% year
      )


    print(mod_data)

    ## Aggregation() & reformating
    if(input$Period=="year"){
      mod_data$date<-substr(mod_data$date,1,4)
      mod_data<-group_by_if(mod_data,is.character)
      mod_data<-summarise(mod_data,Value=sum(value,na.rm = TRUE))

    } else {mod_data<-summarise(group_by_if(mod_data,is.character),Value=sum(value,na.rm=TRUE))}




  })


  ## printing table

  output$table<-DT::renderDataTable({tmp2()})



}
shinyApp(ui=ui,server = server)

df=data.frame（市场=c（“亚洲”、“亚洲”、“欧洲”、“欧洲”），
公司=c（“a”、“b”、“c”、“d”），
Med_type=c（“进口”、“合资”、“本地”、“本地”），
Med_id=c（“本田”、“本田”、“日产”、“日产”），
计量单位=c（‘单位’、‘人民币’、‘美元’、‘美元’），
日期=c（'2017'、'2016'、'2017'、'2016'），
值=c（1,2,3,4））
图书馆（闪亮）
图书馆（dplyr）
图书馆（DT）
ui问题已经解决了。错误实际上来自
spread（）
函数。当存在空数据帧时，
spread（）
将调用enc2utf8中的
错误：参数不是字符向量
。因此，我添加了一些条件参数，以防止运行shinyapp后数据帧为空。此外，
isolate（）
也是用户控制输入执行的有用函数
 我尝试添加if，但仍然得到相同的错误；我认为，当我仅通过
Market==input$TA，Med_type==input$Med_type，measure==input$measure，substr（date，1,4）%in%year
shinyApp进行筛选时，可能会限制筛选中使用的参数数量。你是否也修改了行
measure==input$measure，
to
measure==measure
与我的示例代码一样？这不是筛选器中的参数数。是的，是的。我将
textInput
替换为
selectizeInput
。现在，当我想按品牌过滤时会出现错误。当我重试时，当我想按品牌和Med_id过滤时，错误仍然会出现：（我使用
选项（shinny.fullstacktrace=TRUE）
并找到引入此错误的函数：
调用自：（函数（e）{if（继承（e，“shinny.silent.error”））return（）句柄警告：enc2utf8中的错误：参数不是字符向量
，但仍然不知道如何处理此错误
df = data.frame(Market=c("Asia","Asia","Europe","Europe"),
                Corp=c("a","b","c","d"),
                Med_type = c('Imported','Joint Venture','Local','Local'),
                Med_id = c("Honda","Honda","Nissan","Nissan"),
                measure=c('Unit','RMB','Dollar','Dollar'),
                date = c('2017','2016','2017','2016'),
                value=c(1,2,3,4 ))


library(shiny)
library(dplyr)
library(DT)

ui<-fluidPage(pageWithSidebar(
  headerPanel('Table'),
  sidebarPanel(
    fileInput('file1', 'Upload Data',
              accept=c('text/csv', 'text/comma-separated-values,text/plain')),
    selectInput('TA',"Market-type",c('Asia','Europe')),
    selectInput('Length',"Length",c('1 year'='0','2 years'='1','3 years'='2','4 years'='3','5 years'='4')),        
    selectInput('NoBrand',"Top Brand/Cor",c('one'='1','two'='2','three'='3','four'='4','five'='5')),
    selectInput('Period',"Period",c('Quarter'='Quarter','YR'='year')),
    checkboxGroupInput('Measure','Measurement',c('Unit','RMB','Dollar')),
    selectInput('Med_type','Med_type',c('Imported','Joint Venture','Local')),
    textInput('Med_id','Med_id',value='Honda;Nissan')),


  mainPanel(
    dataTableOutput('table')
  )))




server<-function(input,output){
  options(shiny.maxRequestSize=100*1024^2)

  ## importing dataset
  tmp <- reactive({ 

  df

  })





  tmp2<-reactive({
    ## modify the inputs

    data_df <- tbl_df(tmp())
    year<-(2017-as.numeric(input$Length)):2017

    name_tmp<-as.vector(unlist(strsplit(input$Med_id,';')))

    temp_data<<-summarize(group_by(data_df,Corp),VValue=sum(value,na.rm = TRUE))

    brands<-as.vector(arrange(temp_data,desc(VValue))$Corp[1:as.numeric(input$NoBrand)])

    if(is.null(input$measure))
      measure = unique(data_df$measure)
    else
      measure = input$Measure

    ## filtering by the input
    mod_data<-data_df %>% 
      select(Market,Corp,Med_type,Med_id,measure,date,value) %>%
      filter(Market==input$TA,
             Corp%in%brands,
             Med_id%in%name_tmp,
             Med_type==input$Med_type,
             measure==measure,
            substr(date,1,4) %in% year
      )


    print(mod_data)

    ## Aggregation() & reformating
    if(input$Period=="year"){
      mod_data$date<-substr(mod_data$date,1,4)
      mod_data<-group_by_if(mod_data,is.character)
      mod_data<-summarise(mod_data,Value=sum(value,na.rm = TRUE))

    } else {mod_data<-summarise(group_by_if(mod_data,is.character),Value=sum(value,na.rm=TRUE))}




  })


  ## printing table

  output$table<-DT::renderDataTable({tmp2()})



}
shinyApp(ui=ui,server = server)