Shiny - значение FILL не было правильно передано в ggplot на сервере глянцевого сервера - ошибка объекта input не найдена

Я пытаюсь разработать блестящее приложение, которое будет монтировать тепловую карту на основе карты в браузере и позволит вам изменить переменную, отображаемую на тепловой карте. Карта представляет собой географический регион с файлами форм ГИС, и выбранная переменная затем отображается на карте в виде тепловой карты. К сожалению, у меня проблема в том, что переменная не передаетсяggplot() правильно и моя карта не работает. Приведенный ниже код server.r в виде простого R-скрипта успешно работает без проблем, но при адаптации к Shiny он не работает.

Проблема происходит со следующимggplot() код в server.r:

myplot1 <- myplot1 + aes(long, lat, group = group, fill = input$var) + ...

Я получаю ошибку:

Ошибка в eval (expr, envir, enclos): объект 'input' не найден

Это связано сfill = input$var где он не распознаетinput$var это передается от ui.r.input$var является выбранной переменной (var1, var2 и т. д.) в ui.r для отображения на тепловой карте. Это единственный экземпляр, который я знаю в коде, гдеinput$var не признается я использовалprint(str(input$var)) перед этой строкой, и он четко содержит имя нужной переменной. Если я жестко закодирую это (например,fill=var1), тогдаggplot() отлично работает и карта отображается правильно.

Я также использовалenvironment = environment() вggplot() но это порождает еще одну ошибку:

Ошибка: дискретное значение подается в непрерывную шкалу

Я понимаю, что он ищет фрейм данных, описываемый переменной, но вместо этого получает одно значение.

У меня возникает ощущение, что это что-то простое, что мне не хватает - что-то, что я должен объявить или переназначить. Я был бы признателен за любые идеи, рекомендации или отзывы по этому вопросу. Большое спасибо !!

# server.R

library(shiny)

library(maps)
library(mapdata)
library(sp)
library(maptools)
library(scales)
library(RColorBrewer)
library(ggplot2)
library(rgeos)
library(plyr)
library(reshape)
library(mapproj)
library(rgdal)
library(grid)
library(gridExtra)

setwd("C:/Shiny")


# Step 1 Read/loading the target shapefile
gregion = readOGR(dsn="C:/Shiny", layer="duid")

# Step 2 Get row numbers from .dbf / explicitly identifies attribute rows by the .dbf offset.
gregion@data$id = rownames(gregion@data)

# Step 3 Makes centroid (point layer) from polygon "FORTIFY"
gregion.points = fortify(gregion, region="id")

# Step 4 Reading in .csv which will be joined to .dbf using "MERGE"
mydata <- read.csv("c:/Shiny/dataset.txt")

# Step 5 Joins the points to their corresponding attributes and finalizes the data preparation 
gregion.df = join(gregion.points, gregion@data, by="id")

# Step 6 Merge makes an inner join of the shapefile's data frame and the .csv on a common item (usually the spatial key)
mygeomdata <- merge(gregion.df, mydata, by.x="UID", by.y="UID")


# Define server logic required to plot various variables as heatmap
# Step 7 Create map
shinyServer(function(input, output) {

  # Compute the forumla text in a reactive expression since it is 
  # shared by the output$caption and output$mapPlot expressions

  formulaText <- reactive({
    paste("Variable:", input$var)
  })

  # Return the formula text for printing as a caption
  output$caption <- renderText({
    formulaText()
  })


  output$mapPlot <- renderPlot({

    myplot1 <- ggplot(mygeomdata)
    myplot1 <- myplot1 + aes(long, lat, group = group, fill = input$var) + labs(x = "Easting", y = "Northing") + scale_fill_gradient(low = "ghostwhite", high = "steelblue")
    myplot1 <- myplot1 + geom_polygon()
    myplot1 <- myplot1 + coord_equal()

    print(myplot1)

  })

})

#ui.R

library(shiny)

shinyUI(pageWithSidebar(

  # Application title
  headerPanel("Mapping"),

  # Sidebar with controls to select the variable to plot
  #

  sidebarPanel(
    selectInput("var", "Variable:",
                list("Variable 1" = "var1",
                     "Variable 2" = "var2"))
  ),

  # Show the caption and plot of the requested variable

  mainPanel(
    h3(textOutput("caption")),

    plotOutput("mapPlot")
  )
))

Образец набора данных,mydata <- read.csv("c:/Shiny/dataset.txt") является:

UID var1    var2    var3    var4    var5    var6    var7
1   0   0.001   0   0   0   0   0
2   0   0   0   0   1   0   0
3   0   0   0   0   0   0   0
4   0   0   0   0   1   0   0
5   0   0   0   0   1   0   0
6   0   0   0   0   1   0   0
7   0   0   0   0   0   0   0
8   0   0.004   0.026   0   0   0   0
9   0.499   0.014   0   0.499   1   0   0.033
10  0.573   0.002   0.015   0.573   1   0   0.427
11  1   0.003   0.01    1   1   0   0

mygeomdata имеет следующую структуру:

 $ UID       : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ long      : num  393121 392895 392895 392840 392839 ...
 $ lat       : num  5501404 5502275 5502275 5502489 5502494 ...
 $ order     : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ hole      : logi  FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
 $ piece     : Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ group     : Factor w/ 5693 levels "0.1","1.1","10.1",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ id        : chr  "0" "0" "0" "0" ...
 $ DUID      : Factor w/ 5656 levels "130023362","130023367",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ PC        : Factor w/ 3617 levels "0","ZZZ0A3","ZZZ0A4",..: 3271 3271 3271 3271 3271 3271 3271 3271 3271 3271 ...
 $ DUIDAREA  : num  21687 21687 21687 21687 21687 ...
 $ ELEV      : num  14.8 14.8 14.8 14.8 14.8 ...
 $ GroupUp   : int  2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ GroupUpT  : Factor w/ 2 levels "A","B": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ var1      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ var2      : num  0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 ...
 $ var3      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ var4      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ var5      : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ var6      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ var7      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

Ответы на вопрос(4)

Ваш ответ на вопрос