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Handling missing rows and NAs with animated chart

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bug
Langage dominant
R
Étoiles
2.7k
Forks
641
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Description

Hi.
I found out that when using animated plotly chart you need to have the same number of observations for each of your factors. Meaning -> one missing observation results in whole trace being discarded for entire duration of the animated chart. That is especially a problem when you use time-series data and some of your traces start later, and/or end sooner than others. In addition even when I manually recreate the missing row with NAs, the trace containing these NAs cannot be graphed. Is there any workaround beside of imputing null values for the missings? Thanks!

Example:

library(gapminder)
library(plotly)
library(dplyr)

#working example with no missings
gapminder %>% 
  group_by(year, continent) %>% 
  summarise(pop = mean(pop), gdpPercap = mean(gdpPercap), lifeExp = mean(lifeExp)) %>%
  plot_ly( x = ~gdpPercap, 
           y = ~lifeExp, 
           size = ~pop, 
           color = ~continent, 
           frame = ~year, 
           text = ~continent, 
           hoverinfo = "text",
           type = 'scatter',
           mode = 'markers')

#filtering one row results in missing Africa trace for entirety of the plot

gapminder %>% 
  group_by(year, continent) %>% 
  summarise(pop = mean(pop), gdpPercap = mean(gdpPercap), lifeExp = mean(lifeExp)) %>%
  filter(gdpPercap > 1253) %>% 
  plot_ly( x = ~gdpPercap, 
           y = ~lifeExp, 
           size = ~pop, 
           color = ~continent, 
           frame = ~year, 
           text = ~continent, 
           hoverinfo = "text",
           type = 'scatter',
           mode = 'markers')

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Par où commencer

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Piste de recherche

Commencez par les exemples R fournis et le point d’entrée plot_ly(), en comparant les données complètes avec des lignes filtrées et des NAs ajoutés manuellement. Étudiez la manière dont les frames animées gèrent les observations manquantes et si les traces peuvent rester visibles sans imputer de valeurs ; le travail est terminé lorsque le comportement dispose d’une solution de contournement définie ou d’une gestion corrigée.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
r
Domaine
data-visualization
Type d'issue
Bug
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
35/100

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