使用renderUI更新数据集而不是条件面板

我正在编写一个闪亮的应用程序来实现以下效果：

每当我选择categoryname包含的变量时，web将生成提供分隔符的滑块。它将所选变量分为两组，并形成一个新列，其中包含添加到原始数据集中的组名

这里的人在中使用条件面板帮助我解决了这个问题，但现在我使用renderUI和shinyjs，因为条件面板在我的大型项目中不起作用

我被一个小虫子卡住了（似乎）：

下面是我的代码，如何更改它以使函数工作

library(shiny)
library(shinyjs)
library(stringr)

categoryname = c("mpg_group", "disp_group")
MT_EG = mtcars[,1:5]

# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(

  useShinyjs(),

  # Application title
  titlePanel("Mtcars Data"),

  # Sidebar with a slider input for number of bins 
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput(inputId = "arm",
                  label = "ARM VARIABLE",
                  choices = c("mpg_group", "cyl", "disp_group", "hp", "drat"),
                  selected = "cyl"),
      # conditionalPanel(
      #   #condition = "categoryname.includes(input.arm)",
      #   condition = "input.arm == 'disp_group' | input.arm == 'mpg_group'",
      #   
      #   #sliderInput("divider", "divide slider", 1, 100, 20)
      #   optionalSliderInputValMinMax("divider", "divide slider", c(50,0,100), ticks = FALSE)
      # )
      uiOutput("divider")
    ),

    # Show a plot of the generated distribution
    mainPanel(
      uiOutput("data")
    )
  )
)

# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output, session) {

  output$divider <- renderUI({
    if (input$arm %in% categoryname){
      show("divider")
    }
    else{
      hide("divider")
    }
    sliderInput("divider", "divide slider", 0, 100, 50)
  })

  observeEvent(
    input$arm,
    observe(
      {
        if (input$arm %in% categoryname){
          #browser()
          # start over and remove the former column if exists
          MT_EG = MT_EG[, !(colnames(MT_EG) %in% input$arm)]

          id_arm_var <- input$arm
          id_arm <- unlist(str_split(id_arm_var,'_'))[1]


          # change the range of the slider
          val <- input$divider
          mx = max(MT_EG[[id_arm]])
          mn = min(MT_EG[[id_arm]])
          updateSliderInput(session, inputId = "divider", min=floor(mn/2),max = mx + 4,step = 1,value = input$divider)

          # generate a new column and bind
          divi <- data.frame(id_arm_var = MT_EG[[id_arm]]>input$divider)
          divi$id_arm_var[divi$id_arm_var==TRUE] <- paste0(id_arm_var, " Larger")
          divi$id_arm_var[divi$id_arm_var==FALSE] <- paste0(id_arm_var, " Smaller")
          colnames(divi) <- id_arm_var
          MT_EG <- cbind(MT_EG,divi)
        }

        output$data=renderTable(MT_EG)
      }
    )
  )
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

库（闪亮）
图书馆（shinyjs）
图书馆（stringr）
categoryname=c（“mpg组”、“disp组”）
MT_EG=mtcars[1:5]
#为绘制直方图的应用程序定义UI
ui
observeEvent
和
renderUI
都依赖于“或由”
输入$arm
触发。所发生的事情是
observeEvent
在
renderUI
呈现之前请求
input$divider
，并且
input$divider
可用于
observeEvent
，正如我前面提到的
input$divider
的值为空

要解决此问题，只需在
MT_EG=MT_EG[，！（colnames（MT_EG）%in%input$arm）]之前添加
req（input$divider）
。同时将
output$divider
更改为
output$dividerUI
，因为Shining不允许使用相同的id进行输入和输出

有关更多详细信息，请参见
？shinny:：req
。
我不知道为什么，但
输入$divider
的结果是值为NULL，这会导致
cbind（MT_例如，divi）
因上述错误而失败。一个对我有效的解决方案是将
sliderInput（“分隔器”、“分割滑块”、0、100、50）
移动到UI，并使用
观察（{toggle（id=“divider”，condition=input$arm%in%categoryname）}）
删除
renderUI
和
uiOutput（“分隔器”）
。我也不认为
观察
是正确的necessary@A.Suliman真管用！非常感谢你！（请注意：
必须遵守
，否则添加列中的分隔符结果不能随滑块更改。）
library(shiny)
library(shinyjs)
library(stringr)

categoryname = c("mpg_group", "disp_group")
MT_EG = mtcars[,1:5]

# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(

  useShinyjs(),

  # Application title
  titlePanel("Mtcars Data"),

  # Sidebar with a slider input for number of bins 
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput(inputId = "arm",
                  label = "ARM VARIABLE",
                  choices = c("mpg_group", "cyl", "disp_group", "hp", "drat"),
                  selected = "cyl"),
      # conditionalPanel(
      #   #condition = "categoryname.includes(input.arm)",
      #   condition = "input.arm == 'disp_group' | input.arm == 'mpg_group'",
      #   
      #   #sliderInput("divider", "divide slider", 1, 100, 20)
      #   optionalSliderInputValMinMax("divider", "divide slider", c(50,0,100), ticks = FALSE)
      # )
      uiOutput("divider")
    ),

    # Show a plot of the generated distribution
    mainPanel(
      uiOutput("data")
    )
  )
)

# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output, session) {

  output$divider <- renderUI({
    if (input$arm %in% categoryname){
      show("divider")
    }
    else{
      hide("divider")
    }
    sliderInput("divider", "divide slider", 0, 100, 50)
  })

  observeEvent(
    input$arm,
    observe(
      {
        if (input$arm %in% categoryname){
          #browser()
          # start over and remove the former column if exists
          MT_EG = MT_EG[, !(colnames(MT_EG) %in% input$arm)]

          id_arm_var <- input$arm
          id_arm <- unlist(str_split(id_arm_var,'_'))[1]


          # change the range of the slider
          val <- input$divider
          mx = max(MT_EG[[id_arm]])
          mn = min(MT_EG[[id_arm]])
          updateSliderInput(session, inputId = "divider", min=floor(mn/2),max = mx + 4,step = 1,value = input$divider)

          # generate a new column and bind
          divi <- data.frame(id_arm_var = MT_EG[[id_arm]]>input$divider)
          divi$id_arm_var[divi$id_arm_var==TRUE] <- paste0(id_arm_var, " Larger")
          divi$id_arm_var[divi$id_arm_var==FALSE] <- paste0(id_arm_var, " Smaller")
          colnames(divi) <- id_arm_var
          MT_EG <- cbind(MT_EG,divi)
        }

        output$data=renderTable(MT_EG)
      }
    )
  )
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)