Рассчитать среднее значение и медиану по диапазону дат в Shiny

Ошибка вызвана последней функцией.

colMeans(df[,which(sapply(df, class) ! = "date","date1","group")])

Этот код применит функцию ко всем столбцам, не относящимся к классу xy. "date" или "group" — это имена столбцов.

ColMeans также создает числовой вектор, что приведет к ошибке, потому что DT может отображать только матрицу или data.frame. Я предоставил вам код для создания кадра данных. Но в целом я бы подумал об использовании dplyr для создания вашего результата. Это намного проще.

Вот решение, которое работает, однако вам нужно изменить ввод даты, поскольку предопределенный выбор создает data.frame с 0 строками.

library(lubridate)
library(shiny)
library(leaflet)
library(DT)
library(dplyr)

### Generate a dataset ###
start_date <- as.Date('2018-01-01')  
end_date <- as.Date('2019-05-10')   
set.seed(1984)
date1 <- as.Date(sample( as.numeric(start_date): as.numeric(end_date), 988, 
                         replace = T), origin = '1970-01-01')
group <- rep(letters[1:26], each = 38)
x1 <- runif (n = 988, min = 3.26, max = 10)
x2 <- runif (n = 988, min = 3.26, max = 10)
x3 <- runif (n = 988, min = 3.26, max = 10)
x4 <- runif (n = 988, min = 3.26, max = 10)
x5 <- runif (n = 988, min = 3.26, max = 10)
latitude <- runif (988,40.75042,50.75042)
longitude <- runif (988,-73.98928,-63.98928)

dataframe <- cbind(data.frame(date1,group,x1,x2,x3,x4,x5,latitude,longitude))

df10 <- cbind(data.frame(date1,group,x1,x2,x3,x4,x5))
dataframe$date <- ymd(dataframe$date1)
df10$date <- ymd(df10$date1)


dataframe$defectrateLvl <- cut(dataframe$x1, 
                               c(3.26,6,100), include.lowest = T,
                               labels = c('3.26-6x','6x+')) 
beatCol <- colorFactor(palette = c('yellow', 'red'), dataframe$defectrateLvl)


ui <- fluidPage(
    dateInput(inputId = "date", label = "Select a date", value = "2019-03-01", min = "2018-01-01", max = "2019-05-10",
              format = "yyyy-mm-dd", startview = "month",
              language = "en", width = NULL),
    leafletOutput("map"),
    fluidRow(
        dateRangeInput("daterange","Date range:",start=Sys.Date()-10, end=Sys.Date() -1),
        DT::dataTableOutput("tbl")
    )
)

server <- shinyServer(function (input, output,session) {
    dailyData <- reactive(dataframe[dataframe$date == format(input$date, '%Y/%m/%d'), ] )
    output$map <- renderLeaflet({
        dataframe <- dailyData()  # Added this in attempt to integrate
        dataframe %>% leaflet() %>% 
            setView(lng = -73.98928, lat = 40.75042, zoom = 10) %>%
            addProviderTiles("CartoDB.Positron", options = providerTileOptions(noWrap = TRUE)) %>%
            addCircleMarkers(
                lng=~dataframe$longitude, # Longitude coordinates
                lat=~dataframe$latitude, # Latitude coordinates
                #radius=~defectrateLvl, # Total count
                popup =~ dataframe$group,
                color = ~beatCol(dataframe$defectrateLvl),
                fillOpacity=0.5 # Circle Fill Opacity
            )
    })  

    dataset <- reactive({df10 })

    output$tbl <-DT::renderDataTable({
        df <- dataset()

        df <- df %>% 
            group_by(group) %>% 
            filter(date > input$daterange[1],
                   date < input$daterange[2])
        #sapply(Filter(is.numeric, df6), mean)
        result <- data.frame(colMeans(df[which(sapply(df, class)= = "numeric")]))
        colnames(result)[1] <- "Result"
        result
        #colMeans(df[,which(sapply(df, class) ! = "date","date1","group")])
    })

})


shinyApp(ui, server)