R：删除了包含缺失值的n行（geom_路径）

我得到一个警告（警告：删除了包含缺少值的2行（geom_path）。，我不希望在以下代码中使用该警告：

library(shiny)
library(ggplot2)
library(scales)


ui <- navbarPage("Test",
                 tabPanel("Test_2",
                          fluidPage(
                            fluidRow(
                              column(width = 12, plotOutput("plot", width = 1200, height = 600))
                            ),
                            fluidRow(
                              column(width = 12, sliderInput("slider",
                                                            label = "Range [h]",
                                                            min = as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),
                                                            max = as.POSIXct("2019-11-01 07:00"),
                                                            value = c(as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),as.POSIXct("2019-11-01 07:00"))))
                            ))))

server <- function(input, output, session) {

  df <- data.frame("x" = c(as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),as.POSIXct("2019-11-01 01:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 02:00"),as.POSIXct("2019-11-01 03:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 04:00"),as.POSIXct("2019-11-01 05:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 06:00"),as.POSIXct("2019-11-01 07:00")), 
                   "y" = c(0,1,2,3,4,5,6,7))

  observe({
    len_date_list <- length(df$x)

    min_merge_datetime <- df$x[1]
    max_merge_datetime <- df$x[len_date_list]

    updateSliderInput(session, "slider",
                      min = as.POSIXct(min_merge_datetime),
                      max = as.POSIXct(max_merge_datetime),
                      timeFormat = "%Y-%m-%d %H:%M")
  })

  output$plot <- renderPlot({

    in_slider_1 <- input$slider[1]
    in_slider_2 <- input$slider[2]

        ggplot(data=df, aes(x, y, group = 1)) +
        theme_bw() +
        geom_line(color="black", stat="identity") +
        # geom_point() +
        scale_x_datetime(labels = date_format("%m-%d %H:%M"),
                         limits = c(
                         as.POSIXct(in_slider_1),
                         as.POSIXct(in_slider_2)))
    })
}

shinyApp(server = server, ui = ui)

但当使用scale_x_datetime，as.POSIXct和滑块时，我没有找到答案

---

顺便说一句：如果我注释掉“geom_point”，我会得到一个类似的警告。

我想这是因为你没有过滤

df

，所以当

scale\u x_datetime

的限制出现时，他们会删除

df

中不适合滑块参数的行。我补充说：

df%>%filter（在（x，in_滑块1，in_滑块2）之间）

这似乎为我消除了这个问题。请测试一下。我只是想说我确实有一些时区问题

完整代码如下：

library(shiny)
library(ggplot2)
library(scales)


ui <- navbarPage("Test",
                 tabPanel("Test_2",
                          fluidPage(
                            fluidRow(
                              column(width = 12, plotOutput("plot", width = 1200, height = 600))
                            ),
                            fluidRow(
                              column(width = 12, sliderInput("slider",
                                                            label = "Range [h]",
                                                            min = as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),
                                                            max = as.POSIXct("2019-11-01 07:00"),
                                                            value = c(as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),as.POSIXct("2019-11-01 07:00"))))
                            ))))

server <- function(input, output, session) {

  df <- data.frame("x" = c(as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),as.POSIXct("2019-11-01 01:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 02:00"),as.POSIXct("2019-11-01 03:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 04:00"),as.POSIXct("2019-11-01 05:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 06:00"),as.POSIXct("2019-11-01 07:00")), 
                   "y" = c(0,1,2,3,4,5,6,7))

  observe({
    len_date_list <- length(df$x)

    min_merge_datetime <- df$x[1]
    max_merge_datetime <- df$x[len_date_list]

    updateSliderInput(session, "slider",
                      min = as.POSIXct(min_merge_datetime),
                      max = as.POSIXct(max_merge_datetime),
                      timeFormat = "%Y-%m-%d %H:%M")
  })

  output$plot <- renderPlot({

    in_slider_1 <- input$slider[1]
    in_slider_2 <- input$slider[2]

        ggplot(data=df %>% filter(between(x, in_slider_1, in_slider_2)), aes(x, y, group = 1)) +
        theme_bw() +
        geom_line(color="black", stat="identity") +
        # geom_point() +
        scale_x_datetime(labels = date_format("%m-%d %H:%M"),
                         limits = c(
                         as.POSIXct(in_slider_1),
                         as.POSIXct(in_slider_2)))
    })
}

shinyApp(server = server, ui = ui)

---

我认为这是因为您没有过滤

df

，所以当

scale\u x\u datetime

的限制出现时，它们会删除

df

中不适合滑块参数的行。我补充说：

df%>%filter（在（x，in_滑块1，in_滑块2）之间）

这似乎为我消除了这个问题。请测试一下。我只是想说我确实有一些时区问题

完整代码如下：

library(shiny)
library(ggplot2)
library(scales)


ui <- navbarPage("Test",
                 tabPanel("Test_2",
                          fluidPage(
                            fluidRow(
                              column(width = 12, plotOutput("plot", width = 1200, height = 600))
                            ),
                            fluidRow(
                              column(width = 12, sliderInput("slider",
                                                            label = "Range [h]",
                                                            min = as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),
                                                            max = as.POSIXct("2019-11-01 07:00"),
                                                            value = c(as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),as.POSIXct("2019-11-01 07:00"))))
                            ))))

server <- function(input, output, session) {

  df <- data.frame("x" = c(as.POSIXct("2019-11-01 00:00"),as.POSIXct("2019-11-01 01:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 02:00"),as.POSIXct("2019-11-01 03:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 04:00"),as.POSIXct("2019-11-01 05:00"),
                           as.POSIXct("2019-11-01 06:00"),as.POSIXct("2019-11-01 07:00")), 
                   "y" = c(0,1,2,3,4,5,6,7))

  observe({
    len_date_list <- length(df$x)

    min_merge_datetime <- df$x[1]
    max_merge_datetime <- df$x[len_date_list]

    updateSliderInput(session, "slider",
                      min = as.POSIXct(min_merge_datetime),
                      max = as.POSIXct(max_merge_datetime),
                      timeFormat = "%Y-%m-%d %H:%M")
  })

  output$plot <- renderPlot({

    in_slider_1 <- input$slider[1]
    in_slider_2 <- input$slider[2]

        ggplot(data=df %>% filter(between(x, in_slider_1, in_slider_2)), aes(x, y, group = 1)) +
        theme_bw() +
        geom_line(color="black", stat="identity") +
        # geom_point() +
        scale_x_datetime(labels = date_format("%m-%d %H:%M"),
                         limits = c(
                         as.POSIXct(in_slider_1),
                         as.POSIXct(in_slider_2)))
    })
}

shinyApp(server = server, ui = ui)

---

我不得不用

（df$x>=in\u slider\u 1和df$x）替换
中间（x，in\u slider\u 1和in\u slider\u 2）
（x>=in\u slider\u 1和x）我本来就有这个，但我觉得中间比较整洁。不管怎样：）
（x>=in\u slider\u 1和x我必须用
替换
中间（x，in\u slider\u\u\u 2）
（df$x>=in\u slider\u 1&df$x我本来就有这个，但我觉得中间比较整洁。不管怎样：）
（x>=in\u slider\u 1&x
        ggplot(data=df %>% filter(between(x, in_slider_1, in_slider_2)), aes(x, y, group = 1)) +
        theme_bw() +
        geom_line(color="black", stat="identity")