我正在尝试在 Shinyapp 中进行绘图，但出现反应性错误

Question

当我试图绘制从输入变量中获得的数据时，该输入变量会根据区域的选择而变化，我收到一个错误，说我没有使用反应式表达式，但我已经在server.R 文件。

library(shiny)
library(forecast)
shinyServer(function(input, output) {

reactive(if(input$Region == 'India')
            df<-read.csv('COVID.csv',row.names=1)
        else if(input$Region == 'Telangana')
            df<-read.csv('ts_covid.csv',row.names=1)
        else
            df<-read.csv('ghmc_covid.csv',row.names=1),
        quoted=TRUE)
        mdl<-auto.arima(df$DailyCases)
        future<-forecast(mdl,h=input$Days,level=95)
        output$Plot1<-renderPlot({
        plot(future)
    })

})

.getReactiveEnvironment()$currentContext() 中的错误： 如果没有活动的反应上下文，则不允许操作。 （你试图做一些只能在反应式表达式或观察者内部完成的事情。）

这里是 ui.R

library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
titlePanel("Forecast of COVID Cases"),
sidebarLayout(
    sidebarPanel(
        h3('Select the Region where you want the forecast'),
        selectInput("Region","Region to be selected",choices=
                        list('India','Telangana','GHMC')),
        h3('Select for how many days you want the forecast for'),
        numericInput('Days','Number of Days',value=7,min=1,max=30,step=1)
    ),

    mainPanel(
        plotOutput("Plot1")
    )
)
))

Answer 1

可以通过shiny 中的多个函数创建反应式上下文，例如renderPlot。您无需将reactive 包裹在所有内容中。

您的代码有一些问题：

• 你需要一个ui
• reactive 返回一个响应式对象（实际上它是一个函数，因此您需要 () 才能访问它）。我将您的数据处理分成 2 个reactives
• 我不确定quoted = TRUE 属于哪个函数，我假设read.csv

library(shiny)
library(forecast)

ui <- fluidPage(
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput(inputId = "Region",
                  label = "Region",
                  choices = c("India", "Telagana", "GHMC"))
    ),
    
    mainPanel(
      plotOutput("Plot1")
    )
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  df <- reactive({
    if(input$Region == 'India')
      df<-read.csv('COVID.csv',row.names=1)
    else if(input$Region == 'Telangana')
      df<-read.csv('ts_covid.csv',row.names=1)
    else
      df<-read.csv('ghmc_covid.csv',row.names=1, quoted=TRUE)
    df
    
  })
  future <- reactive({
    
    mdl<-auto.arima(df()$DailyCases)
    future<-forecast(mdl,h=input$Days,level=95)
    future
  })
  
  output$Plot1<-renderPlot({
    plot(future())
  })
}

shinyApp(ui, server)

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