是否可以隐藏"显示条目"下拉列表,但将"搜索"框保留在DataTable中？我想在底部始终显示10行分页和搜索框,但不想显示"显示条目"下拉列表.
如何删除dataTable上的"显示N个条目之一"文本行(即使用javascript库dataTables时？我想我正在寻找这些方面的内容......
$('#example').dataTable({
"showNEntries" : false
});
很确定这是一个简单的,但似乎无法在文档中找到它.
在一个闪亮的应用程序(由RStudio),在服务器端,我有一个反应,通过解析a的内容返回变量列表textInput.然后在selectInput和/或中使用变量列表updateSelectInput.
我不能让它发挥作用.有什么建议？
我做了两次尝试.第一种方法是outVar直接使用反应selectInput.第二种方法是使用反应性outVar在updateSelectInput.两者都不起作用.
shinyServer(
function(input, output, session) {
outVar <- reactive({
vars <- all.vars(parse(text=input$inBody))
vars <- as.list(vars)
return(vars)
})
output$inBody <- renderUI({
textInput(inputId = "inBody", label = h4("Enter a function:"), value = "a+b+c")
})
output$inVar <- renderUI({ ## works but the choices are non-reactive
selectInput(inputId = "inVar", label = h4("Select variables:"), choices = list("a","b"))
})
observe({ ## doesn't work
choices <- outVar()
updateSelectInput(session …我是R.的新手.我想用我的for循环结果填充一个空矩阵cbind.我的问题是,如何消除矩阵第一列中的NA.我在下面包含我的代码:
output<-matrix(,15,) ##generate an empty matrix with 15 rows, the first column already filled with NAs, is there any way to leave the first column empty?
for(`enter code here`){
normF<-`enter code here`
output<-cbind(output,normF)
}
输出是我预期的矩阵.唯一的问题是它的第一列充满了NA.如何删除这些NA？
冒着使用mods"太宽泛的问题"锤子的风险,我想问一下,鉴于大量的交互式R Shiny工具和软件包的出现,你什么时候使用哪一个？
闪亮 - 对我来说,只有你的项目需要从闪亮的服务器运行,但似乎是最好的选择.
shinydashboard - 闪亮,但有很好的价值框标注.
flexdashboard - 在Rmd中写出来.什么让你直接闪亮没有？也许,如果您愿意传递数据,可以通过电子邮件发送给客户吗？我一直在玩,flexdashboard但它无法使用数据表(库(DT))让我觉得它需要更多的迭代.
看看其他答案,我并不是唯一一个问这个问题的人.
创作者在那里提供了很多画廊来展示他们的包裹/进场,但是你怎么知道要走哪条路？
使用一个优于另一个的明显优势是什么？
我是WordPress的新手,我来自Joomla.我怎么能(如果我能做到的话......)使用WordPress将上传的媒体整理到文件夹和子文件夹中？
如果我进入后端管理面板,我有Media子面板,我可以在其中添加文件(例如jpg图像).问题是所有文件都添加在同一个库中.
我想组织我的库,其中包含子类别\子文件夹,其中放置了上传的文件.
例如,我想要类别图像:"春篇文章图像"和"项目管理文章图像"等.
怎么办？
我需要为DOS做一个.bat执行以下操作:
set ROOT = c:\programas\
set SRC_ROOT = (I want to put the ROOT Here)System\Source
所以在定义ROOT后我想要SRC_ROOT = c:\ programas\System\Source
我怎样才能做到这一点？
最近我使用dplyr进行所有数据操作,它是一个很好的工具.但是我无法使用dplyr融合或转换数据框.有没有办法做到这一点？现在我正在使用reshape2来达到这个目的.
我想'dplyr'解决方案:
require(reshape2)
data(iris)
dat <- melt(iris,id.vars="Species")