如何在 shiny 應用程序中鏈接選定的集群

Question

首先，我將在下面提供一個示例，讓您了解它是如何工作的。 下面的代碼生成兩個坐標之間的路線。

library(googleway)

set_key( "API KEY")


#databases
  df<-structure(list(Properties = c(1,2), 
                     Latitude = c(-24.930473, -24.95575), 
                     Longitude = c(-49.994889, -49.990162), 
                     cluster = c(1,2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))
  
  df1<-structure(list(Properties = c(3,4),Latitude = c(-24.924361,-24.95575), 
                       Longitude = c(-50.004343, -50.007371), 
                       cluster = c(1,2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

 #Table to join df and df1
  data_table <- rbind(df,df1)
  data_table<-data_table[c(2:3)]

  df2<-google_directions(origin = data_table[1,], destination = data_table[3,], 
                        mode = "driving") #I specified properties 1 and 3 which are from cluster 1
  
  df_routes <- data.frame(polyline = direction_polyline(df2))
  
  
  m1<-google_map() %>%
    add_polylines(data = df_routes, polyline = "polyline")

現在，我嘗試在 Shiny 中執行此操作，但沒有像我在上面的示例中那樣指定屬性的坐標。 在這個意義上，我創建了一個selecInput到 select 我想查看路由的哪個集群。 如何在下面的代碼中對此進行調整？

這個問題可以幫助： Adjust new features in shiny

library(shiny)
library(rdist)
library(geosphere)
library(shinythemes)
library(googleway)


set_key( "API KEY")



function.cl<-function(df,df1,k,Filter1){
  
  #database df
  df<-structure(list(Properties = c(1,2), 
                     Latitude = c(-24.930473, -24.95575), 
                     Longitude = c(-49.994889, -49.990162), 
                     cluster = c(1,2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))
  
  df1<-structure(list(Properties = c(3,4),Latitude = c(-24.924361,-24.95575), 
                      Longitude = c(-50.004343, -50.007371), 
                      cluster = c(1,2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))
  
  #Table to join df and df1
  data_table <- rbind(df,df1)
  data_table1<-data_table[c(2:3)]
  
  #Generate the map with routes
  
  df2<-google_directions(origin = data_table1[1,], destination = data_table1[3,], 
                         mode = "driving")
  
  df_routes <- data.frame(polyline = direction_polyline(df2))
  
  
  m1<-google_map() %>%
    add_polylines(data = df_routes, polyline = "polyline")
  
  plot1<-m1 
  
  return(list(
    "Plot1" = plot1,
    "Data" = data_table
  ))
}

ui <- bootstrapPage(
  
  navbarPage(theme = shinytheme("flatly"), collapsible = TRUE,
             "Cl", 
             tabPanel("Map of all clusters",
                      sidebarLayout(
                        sidebarPanel(
                          tags$b(h3("Choose the cluster number?")),
                          sliderInput("Slider", h5(""),
                                      min = 2, max = 2, value = 2),
                          selectInput("Filter1", label = h4("Select just one cluster to show"),""),
                        ),
                        
                        mainPanel(
                          tabsetPanel(      
                            tabPanel("Solution", (google_mapOutput("G2",width = "95%", height = "600")))))
                        
                      ))))


server <- function(input, output, session) {
  
  Modelcl<-reactive({
    function.cl(df,df1,input$Slider,input$Filter1)
  })

    output$G2 <- renderGoogle_map({
    Modelcl()[[1]]
  })
  
  
  observeEvent(input$Slider, {
    abc <- req(Modelcl()$Data)
    updateSelectInput(session,'Filter1',
                      choices=sort(unique(abc$cluster)))
  }) 
  
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

Answer 1

如果k表示您要定位的集群編號，並且cluster是數據集中的一列（我不明白為什么您有df和df1 ，然后將它們行綁定在一起），那么您可以簡單地執行類似這樣的操作來限制google_directions()調用的輸入僅是對應於簇k的行

data_table1<-data_table[data_table$cluster==k,c(2:3)]

然后，在對google_directions()的調用中，您將執行此操作（注意我現在調用第 1 行和第 2 行（而不是您示例中的第 1 行和第 3 行），因為對data.table$cluster==k的過濾data.table$cluster==k上面確保 data.table1 只有與集群k關聯的兩行

df2<-google_directions(
  origin = data_table1[1,],
  destination = data_table1[2,],
  mode = "driving")

最后，我不確定您是否要返回所有data.table 。 也許您進行調整以使其僅返回data.table1 （即您感興趣的集群的子集）？：

return(list(
  "Plot1" = plot1,
  "Data" = data_table1
))