ggplotly with points, error bars and facets error
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
I am building a ggplot which has points, error bars and facets. I use the ggplotly() function to create a plotly graph, but I get the error returned below. With a bit of tracing back, I found the error to be in ggplotly() -> layers2traces() -> to_basic() when it's applied to the error bar geometry (it works when applied to the points geometry). In particular, it crashes on this line
data$width <- (data[["xmax"]] - data[["x"]])/(data[["x_max"]] -
data[["x_min"]])
Because x is not an element in data. In a slightly larger case than the reprex below, but with the same properties, I found the following when applying head() to the data object in the browser:
Browse[4]> head(data)
PANEL colour x.x y ymin ymax group x_plotlyDomain
1 1 #00BFC4 1.125 0.3621916 0.3348249 0.3891862 2 2004
2 1 #F8766D 0.875 0.3628851 0.3388994 0.3877805 1 2004
3 1 #00BFC4 2.125 0.3107964 0.2823060 0.3398029 4 2006
4 1 #F8766D 1.875 0.3113829 0.2856144 0.3391679 3 2006
5 1 #00BFC4 3.125 0.3019772 0.2791706 0.3261124 6 2008
6 1 #F8766D 2.875 0.3030195 0.2814583 0.3247936 5 2008
y_plotlyDomain xmin xmax colour_plotlyDomain size linetype width alpha
1 0.3621916 1.125 1.125 Model 2 1.5 1 0 NA
2 0.3628851 0.875 0.875 Model 1 1.5 1 0 NA
3 0.3107964 2.125 2.125 Model 2 1.5 1 0 NA
4 0.3113829 1.875 1.875 Model 1 1.5 1 0 NA
5 0.3019772 3.125 3.125 Model 2 1.5 1 0 NA
6 0.3030195 2.875 2.875 Model 1 1.5 1 0 NA
hovertext
1 year: 2004<br />fit: 0.3621916<br />model: Model 2<br />lower: 0.3348249<br />upper: 0.3891862
2 year: 2004<br />fit: 0.3628851<br />model: Model 1<br />lower: 0.3388994<br />upper: 0.3877805
3 year: 2006<br />fit: 0.3107964<br />model: Model 2<br />lower: 0.2823060<br />upper: 0.3398029
4 year: 2006<br />fit: 0.3113829<br />model: Model 1<br />lower: 0.2856144<br />upper: 0.3391679
5 year: 2008<br />fit: 0.3019772<br />model: Model 2<br />lower: 0.2791706<br />upper: 0.3261124
6 year: 2008<br />fit: 0.3030195<br />model: Model 1<br />lower: 0.2814583<br />upper: 0.3247936
ROW COL x.y SCALE_X SCALE_Y xaxis yaxis xanchor yanchor x_min x_max y_min
1 1 1 Male 1 1 xaxis yaxis y x 0.4 5.6 0.1775765
2 1 1 Male 1 1 xaxis yaxis y x 0.4 5.6 0.1775765
3 1 1 Male 1 1 xaxis yaxis y x 0.4 5.6 0.1775765
4 1 1 Male 1 1 xaxis yaxis y x 0.4 5.6 0.1775765
5 1 1 Male 1 1 xaxis yaxis y x 0.4 5.6 0.1775765
6 1 1 Male 1 1 xaxis yaxis y x 0.4 5.6 0.1775765
y_max
1 0.5294233
2 0.5294233
3 0.5294233
4 0.5294233
5 0.5294233
6 0.5294233
The full reprex is below.
library(tibble)
library(ggplot2)
library(plotly)
tmp <- tibble(
year = rep(2004,4),
x = factor(c(1,2,1,2), labels=c("Male", "Female")),
fit = c(0.3628851, 0.3698281, 0.3621916, 0.3689059),
lower = c(0.3388994,0.3408131,0.3348249,0.3419387),
upper = c(0.3877805, 0.3998003, 0.3891862, 0.3980086),
model = factor(c(1,1,2,2), labels=c("Model 1", "Model 2"))
)
g <- ggplot(tmp, aes(x=year, y=fit, colour=model, ymin=lower, ymax=upper)) +
geom_point(position=position_dodge(width=.5), size=3) +
geom_errorbar(width=0, position=position_dodge(width=.5), size=1.5) +
facet_wrap(.~x)
ggplotly(g)
#> Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "width", value = numeric(0)): replacement has 0 rows, data has 4
Created on 2020-02-25 by the reprex package (v0.3.0)
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 bằng cách chạy reprex được cung cấp với ggplot2 và plotly, sau đó lần theo ggplotly() qua layers2traces() đến to_basic() trong khi xử lý layer geom_errorbar. So sánh các cột dữ liệu của thanh lỗi với các trường được truy cập tại đó; công việc được xem là hoàn tất khi biểu đồ phân ô được cung cấp chuyển đổi thành công mà không gặp lỗi kích thước thay thế và các kiểm thử liên quan bao quát trường hợp này.
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
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100