Обновить другие меню на основе выбора из другого меню

В настоящее время у меня есть приложение Shiny с 3 меню (дополнительные будут добавлены, когда ошибки будут исправлены) .
Я нашел в Интернете примеры подхода к фильтрации с помощью меню сверху вниз. Это означает, что пользователь должен выбрать из первого меню, затем из второго меню и так далее, но по порядку. Если они сначала выбирают из 2-го меню, тогда оно не фильтрует первое меню, а только те, что под ним, и, очевидно, это проблема. Я хочу, чтобы мои пользователи могли переходить к меню в любом порядке и фильтровать их. В моем примере есть 3 меню, и я пытаюсь сделать следующее: если observeEvent в меню любой (пользователь делает выбор из любого меню), то:

1. Отфильтровать данные на основе сделанного выбора
2. updateSelectInput для любых меню, для которых еще не выбран вход

Это обеспечит актуальность меню в соответствии с тем, что на самом деле содержится в данных, и гарантирует, что пользователь не перейдет к тому, чего на самом деле не существует в данных. Кроме того, Примечание, что шаг № 2 очень важен - обновлять только меню без выбора, у меня были проблемы с этим, потому что, если я просто обновляю все другие меню, он очищает выбранный пользователем ввод, что по-прежнему является неправильным поведением. Я знаю, что мне нужно сделать, но я еще не смог это сделать, поэтому помощь приветствуется.

Обновлять Я обновил свой код, чтобы он работал с одним ответом, опубликованным ниже, но он по-прежнему работает некорректно. Теперь он фильтрует меню, однако, как только подмножество было создано, оно не позволяет ему «фильтровать» резервную копию. Я имею в виду, что если я выберу значение 3 из первого меню TreeNumber, то последнее меню отфильтруется только до значения 300 - это хорошо. НО, если я затем вернусь в первое меню и также выберу значение 4, я ожидаю, что в меню Circumference теперь будут отображаться значения: 300 и 400, однако оно по-прежнему показывает только значение 300.

Обновленный код:

d <- data.frame("TreeNumber" = c(replicate(7, 1), replicate(7, 2), 
                                 replicate(7, 3), replicate(7, 4)),
                "TreeAge" = c(1:28),
                "Circumference" = c(replicate(7, 100), replicate(7, 200), 
                                    replicate(7, 300), replicate(7, 400)))
col_names <- names(d)
# TODO - change these to: "Tree Number", "Tree Age", "Circumference"
user_friendly_names <- c('TreeNumber', 'TreeAge', 'Circumference')

ui <- fluidPage(  
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      h3("Filters:"),
      uiOutput("filters"),

      # Plot button
      fluidRow(column(2, align = "right",
                      actionButton("plot_graph_button", "Plot")))
    ),
    mainPanel(tableOutput("summary"))
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  #### Create the filter lists for UI ####
  output$filters <- renderUI({
    if (is.null(col_names)) return(NULL)
    lapply(1:length(col_names), function(i) {
      col <- paste0(col_names[i])
      alias <- user_friendly_names[i]
      # Populate input with unique values from column
      pickerInput(inputId = alias, label = paste(alias,':'),
                     choices = unique(d[[col]]), multiple = T)
    })
  })


  # lapply(X = vars, FUN = function(x) {
  #   vals <- sort(unique(data[[x]]))
  #   updatePickerInput(session = session, inputId = x, choices = vals)
  # })

  my_filter <- function(data, var) {
    # TODO - Need to convert from user_friendly_names --> col_names in here
    if (length(input[[var]]) == 0) return(data)
    data %>% subset(data[[var]] %in% input[[var]])
  }  

  subsettedData <- reactive({
    d %>% my_filter("TreeNumber") %>% my_filter("TreeAge") %>%
      my_filter("Circumference")
    # TODO - get into for loop versus hard coding this step:
    # for(z in 1:length(col_names)){
    #   d %>% my_filter(col_names[z])
    # }
  })

  observeEvent(subsettedData(), {
    lapply(col_names, function(var) {
      selections <- unique(subsettedData()[[var]])
      if (length(input[[var]]) == 0)
        updatePickerInput(session = session, inputId = var, choices = selections)
    })
  }) 


  observeEvent(input$plot_graph_button, {
    for (j in seq_along(d)) {
      updateSelectInput(session = session, inputId = user_friendly_names[j], 
                        choices = c("All", unique(d[[j]])), selected = "All")
    }
  })


  output$summary <- renderTable({
    # Do not show a plot when the page first loads
    # Wait until the user clicks "Plot" button
    if (input$plot_graph_button == 0){
      return()
    }
    # Update code below everytime the "Plot" button is clicked
    input$plot_graph_button

    isolate({
      # Fresh copy of the full data set every time "Plot" button is clicked
      d <- copy(Orange)

      # Filter data based on UI
      for(f in 1:length(col_names)){

        if (eval(parse(text = paste0('is.null(input$',user_friendly_names[f],')')))){
          # Default to "All" - do not filter
          print("All")
        }else{                
          d <- d[d[[col_names[f]]] == 
                    unlist(eval(parse(text = 
                       paste0('input$',user_friendly_names[f])))), ]
        }
      }
      final_summary_table <<- d
    })
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)