数据表过滤器即时更新答案

【问题标题】：datatable filters update on the fly数据表过滤器即时更新
【发布时间】：2018-01-14 19:18:45
【问题描述】：

在下面的基本示例中，我希望每次用户添加过滤器时都更新所有过滤器。

用户界面：

library(shiny)
library(DT)

fluidPage(
  fluidRow(
    column(4,
      DT::dataTableOutput("dt")
    )
  )
)

服务器：

library(shiny)

shinyServer(function(input, output) {
  df <- data.frame(var1 = c(rep("A",3),rep("B",3)), var2 = c("x","y","x","z","x","s"), var3 = c(1:6))

output$dt <- renderDataTable({
    DT::datatable(df, filter = 'top')
  })

})

当没有应用过滤器时：

当我将 var1 上的过滤器应用于“A”时，s 和 z 仍保留在 var2 过滤器中的建议标签中，即使 s 或 z 没有任何值

【问题讨论】：

带有selectInput 下拉菜单的解决方案是否有效，或者您只想使用列过滤器？
这是我的实际解决方法，我想知道是否有完整的 DT 解决方案。

标签： shiny dt

【解决方案1】：

如果我使用selectInput 作为过滤器，我会这样做。可能不是最好的解决方案，但它一直对我有用。

ui.r的代码

library(shiny)
library(DT)

fluidPage(
  fluidRow(
    column(4,selectizeInput("var1", label = "Var 1", choices = NULL, multiple = TRUE)),
    column(4,selectizeInput("var2", label = "Var 2", choices = NULL, multiple = TRUE)),
    column(4,selectizeInput("var3", label = "Var 3", choices = NULL, multiple = TRUE)),
    column(4,DT::dataTableOutput("dt")
    )
  )
)

server.R 的代码

library(shiny)

shinyServer(function(input, output, session) {
  df <- data.frame(var1 = c(rep("A",3),rep("B",3)), var2 = c("x","y","x","z","x","s"), var3 = c(1:6))

  updateSelectizeInput(session, 'var1', choices = sort(unique(df$var1)), server = TRUE)
  updateSelectizeInput(session, 'var2', choices = sort(unique(df$var2)), server = TRUE)
  updateSelectizeInput(session, 'var3', choices = sort(unique(df$var3)), server = TRUE)

  filterData <- function(dataset){
    df <- dataset
    if (!is.null(input$var1)){
      df <- df[which(df$var1 == input$var1),]
    }
    if (!is.null(input$var2)){
      df <- df[which(df$var2 == input$var2),]
    }
    if (!is.null(input$var3)){
      df <- df[which(df$var3 == input$var3),]
    }
    df
  }

  output$dt <- renderDataTable({
    DT::datatable(filterData(df))
  })

  getwhich<-function(){
    whichs<-which(df$var3 == df$var3)

    if(!is.null(input$var1)){
      whichs<-intersect(whichs,which(df$var1 %in% input$var1))
    }
    if(!is.null(input$var2)){
      whichs<-intersect(whichs,which(df$var2 %in% input$var2))
    }
    if(!is.null(input$var3)){
      whichs<-intersect(whichs,which(df$var3 %in% input$var3))
    }
    return(whichs)
  }

  observe({
    w<-getwhich()
    if(is.null(input$var1)){
      updateSelectizeInput(session,"var1",choices=sort(unique(df$var1[w])))
    }

  })

  observe({
    w<-getwhich()
    if(is.null(input$var2)){
      updateSelectizeInput(session,"var2",choices=sort(unique(df$var2[w])))
    }

  })

  observe({
    w<-getwhich()
    if(is.null(input$var3)){
      updateSelectizeInput(session,"var3",choices=sort(unique(df$var3[w])))
    }

  })


})

希望这会有所帮助。

【讨论】：