clearShapes() не работает - рекламная листовка() для R

Question

Я не могу понять, почему clearshapes() не работает в моей брошюре блестящей программы. Я пытаюсь удалить существующие круги и заменить на категорию, которая выбрана на основе ввода флажок, который у меня есть. Однако происходит то, что новые круги накладываются поверх существующих.

Кто-нибудь сталкивается с этим раньше?

df = read.csv("mappingData.csv",header=T, sep =",") 

ui = fluidPage(
    checkboxGroupInput("set", label = "Pothole Reported by:", 
        choices = list("Citizens Connect App" = "Citizens Connect App", 
            "City Worker App" = "City Worker App", 
            "Constituent Call" = "Constituent Call", 
            "Self Service" = "Self Service", 
            "Employee Generated" = "Employee Generated", 
            "Not Available (Cambridge)" = "")), 

    verbatimTextOutput("value"), 

    leafletOutput("map") 
) 


server <- function(input, output) { 

    filteredDataCheck <- reactive({ 
    # subset(df, Source == input$set) 
    print(input$set) 
    }) 

    output$value <- renderPrint ({ filteredDataCheck() }) 

    filteredData <- reactive({ 
    df[as.character(df$Source) == input$set, ] 
    }) 


    output$map <- renderLeaflet ({ 
    leaflet(df) %>% 
     setView(-71.083, 42.353, 13) %>% 
    addProviderTiles("Stamen.TonerLite", options = providerTileOptions(noWrap=T)) 
    }) 

    observe({ 
    leafletProxy("map", data = filteredData()) %>% clearShapes() %>% 
     addCircles(radius = 1, color = "red", group = "circles") %>% clearShapes() 

    }) 

} 

shinyApp(ui = ui, server = server) 

Answer 1

Похоже, что существует проблема, когда filteredData() пуст. Вы можете пытаться добавив если/другое:

if(nrow(filteredData())==0) { leafletProxy("map") %>% clearShapes()} 
else { 
    leafletProxy("map", data = filteredData()) %>% clearShapes() %>% 
     addCircles(radius = 1, color = "red", group = "circles") 
    } 

Кроме того, если вы хотите, чтобы все точки данных, имеющие выбранный Source, вы можете захотеть использовать %in% вместо == в вашей фильтрации:

df[as.character(df$Source) %in% input$set, ]