Hochladen von CSV-Datei nach shinyApps.io

Question

Meine App läuft lokal gut und ich bin in der Lage, meine App erfolgreich auf dem Server shinyapps.io bereitzustellen, aber beim Versuch, die App in meinem Browser zu laden, erhalte ich die folgende Fehlermeldung URL der glänzenden App: "Fehlerobjekt 'Daten' nicht gefunden. ' Ich denke, das liegt daran, dass die Variable 'data' aus einer csv-Datei in meinem lokalen Verzeichnis liest. Gibt es eine Möglichkeit, diese csv-Datei auf den Server von glowyapps zu laden? Ich habe versucht, das herauszufinden, aber ich habe nichts gefunden.

Hier ist der Code, den ich in den Akten zu lesen verwenden. ich bin die Datei aus dem gleichen Arbeitsverzeichnis wie meine server.R und ui.R. Dank

server.R bekommen

library(shiny) 
    college = read.csv("college.csv") 

ui.R (Ich fügte hinzu, um zu sehen, ob es das Problem behebt, aber es nicht tut)

library(shiny) 
    college = read.csv("college.csv") 

Answer 1

Best Practice wäre, Ihre Daten in einem Ordner zu speichern, sagen ~/<application name>/data und rufen Sie dann Ihre Daten von Ihrem server.R Behandlung Ihrer Anwendung Verzeichnis (/<application name>/) als aktuelle Arbeitsverzeichnis.

z.B. Ich speichere meine Dateien als RDS-Objekte in ~/ImputationApp/data/ und dann eingelesen mit:

foo.rds <- readRDS("data/foo.rds") 

Auch wenn, was Sie beschreiben sollte, überprüfen Sie Ihre Dateipfade für die Datendateien laufen Sie versuchen, zu laden und jede streun setwd() Befehle das könnte die Arbeit verdrücken. Ein häufiger Fehler ist, den vollständig qualifizierten Pfad zu Ihren Daten auf Ihrem Computer in Ihrem server.R zu setzen.

Answer 2

Gegenwärtig hatte ich ähnliche Probleme. Lesen hier und da, erkannte ich, dass Sie ein Skript mit dem Namen global.R im gleichen Verzeichnis mit ui.R und server.R erstellen können. In dieser Datei (global.R) können Sie Bibliotheken und in diesem Fall zuvor in einem Verzeichnis gespeicherte Objekte laden, z. B. Daten. Ich erstellte das Objekt und speicherte es mit saveRDS(df, "./data/df.RDS"). Dann lud sie aus dem Datenverzeichnis mit so etwas wie

df <- readRDS("data/df.RDS") 

auf dem global.R das für mich arbeitet.