R控制台提供输出，不管有无错误，但闪亮的应用程序提供'；这是由于错误造成的。如何绕过闪亮应用程序中的错误？

在R控制台中运行下面的代码时，第10行出现以下错误：

lda中出错。默认值（x，分组，…）： 变量5 6在组内似乎是恒定的”

但是，代码的其余部分仍在处理中，数据已打印出来。但是，当我将此代码集成到我闪亮的应用程序中时，绘图面板会显示错误消息，而不会显示其他内容

有没有办法绕过这个问题

输入：

require(MASS)
require(ggplot2)
require(scales)
require(gridExtra)

x = 'Species'
ex = iris[, x]

lda <- lda(ex ~ ., iris)

prop.lda = lda$svd^2/sum(lda$svd^2)

plda <- predict(object = lda, newdata = iris)

dataset = data.frame(colAndShape = iris[,"Species"], lda = plda$x)

p1 <- ggplot(dataset) + geom_point(aes(lda.LD1, lda.LD2, colour = colAndShape, shape = colAndShape), size = 2.5) + 
    labs(x = paste("LD1 (", percent(prop.lda[1]), ")", sep=""),
    y = paste("LD2 (", percent(prop.lda[2]), ")", sep=""))

grid.arrange(p1)

require（质量）
需要（ggplot2）
需要（天平）
需要（额外）
x=‘物种’
ex=虹膜[，x]
lda要求（比例）
>需要（额外）
> 
>x=‘物种’
> 
>ex=虹膜[，x]
> 
>lda
>prop.lda=lda$svd^2/总和（lda$svd^2）
> 
>plda
>dataset=data.frame（colAndShape=iris[，“物种”]，lda=plda$x）
> 
>p1
>网格排列（p1）

您的

lda

呼叫中有错误。您提供的不是公式中的变量名，而是因子向量。您应该使用

paste

或

sprintf

和

as.formula

从变量构造公式

x = 'Species'
lda <- lda(as.formula(paste(x, ".", sep = "~")), iris)

prop.lda = lda$svd^2/sum(lda$svd^2)

plda <- predict(object = lda, newdata = iris)

dataset = data.frame(colAndShape = iris[,"Species"], lda = plda$x)

p1 <- ggplot(dataset) + geom_point(aes(lda.LD1, lda.LD2, colour = colAndShape, shape = colAndShape), size = 2.5) + 
    labs(x = paste("LD1 (", percent(prop.lda[1]), ")", sep=""),
    y = paste("LD2 (", percent(prop.lda[2]), ")", sep=""))

p1  #grid.arrange(p1) isn't needed in this example.

x='Species'
lda不需要该行
ex=iris[，x]
，因为它可能位于OPs应用程序的下游，而不是其MWE的一部分。同样的原因，我注释掉了
grid.arrange（）
部分，因为它可能在其他地方使用。我得到了一个不同的错误，应用程序仍然以相同的方式运行。“eval（expr、envir、enclose）中出错：未找到对象‘setosa’”不同的错误=新问题。您可能需要考虑包括应用程序的完整代码。
x = 'Species'
lda <- lda(as.formula(paste(x, ".", sep = "~")), iris)

prop.lda = lda$svd^2/sum(lda$svd^2)

plda <- predict(object = lda, newdata = iris)

dataset = data.frame(colAndShape = iris[,"Species"], lda = plda$x)

p1 <- ggplot(dataset) + geom_point(aes(lda.LD1, lda.LD2, colour = colAndShape, shape = colAndShape), size = 2.5) + 
    labs(x = paste("LD1 (", percent(prop.lda[1]), ")", sep=""),
    y = paste("LD2 (", percent(prop.lda[2]), ")", sep=""))

p1  #grid.arrange(p1) isn't needed in this example.