Custom dimensions for a ggplot2 boxplot doesn't work with ggplotly
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- R
- Star
- 2.7k
- Fork
- 641
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
When I create a ggplot2 boxplot with custom dimensions (see the bottom of http://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_boxplot.html#examples), plotly doesn't render the boxplot when I apply ggplotly. However, it works ok with a traditional boxplot where the dimensions are calculated by geom_boxplot/stat_boxplot.
Below is a reproducible example of the issue.
## Libraries
library(ggplot2)
library(plotly)
## Using fake data with extreme values
fake_data = data.frame(
y1 = c(rnorm(100, 2, 3), rnorm(10, 10, 15))
)
# ggplot2
g1 = ggplot(data=fake_data, aes(x ="cat1", y= y1)) +
#stat_boxplot(geom="errorbar") +
geom_boxplot() +
labs(title="Traditional Boxplot") +
ylim(c(-5, 25))
g1
quants = quantile(fake_data$y1, c(0.05, .25, .5, .75, .95))
q_df = data.frame(t(quants))
names(q_df) = c("y5", "y25", "y50", "y75", "y95")
g2 = ggplot(data=q_df, aes(x ="cat1")) +
#stat_boxplot(geom="errorbar") +
geom_boxplot(stat="identity", aes(,
ymin = y5, lower = y25,
middle = y50, upper = y75,
ymax = y95)) +
geom_point(data=subset(fake_data, (y1 > q_df$y95) | (y1 < q_df$y5)), aes(y=y1)) +
labs(title="5%/95% Boxplot") +
ylim(c(-5, 25))
g2
# plotly
plotly::ggplotly(g1)
plotly::ggplotly(g2) # DOESN'T WORK!
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với ví dụ R có thể tái hiện trong issue và so sánh ggplotly(g1) với ggplotly(g2), tập trung vào boxplot với stat="identity" và các ánh xạ tùy chỉnh cho ymin, lower, middle, upper và ymax. Tái hiện lỗi, sau đó lần theo đường dẫn chuyển đổi ggplotly cho các giá trị boxplot này; hoàn tất khi biểu đồ có kích thước tùy chỉnh được kết xuất mà vẫn giữ lại các điểm ngoại lệ.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- r
- Lĩnh vực
- data-visualization
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100