distinguish links and nodes in sankeyPlot using event_data
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- Vorherrschende Sprache
- R
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- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
I am building a sankey plot using plotly package with R within a Shiny application.
At some point, I use event_data function which returns an index pointNumber which is an integer ranging from 0 to the number of pairwise nodes relationships.
When performing sankeyPlot in plotly you have to specify the node and link arguments. The problem is that pointNumber provides an index which I cannot distinguish between the node or the link.
I would like the app could identify if the user clicks on a node or on a link.
Here is a toy example. Note that when clicking on node "A", pointNumber returns 0, and the same when clicking on link connecting node "A" and node "B".
library(plotly); library(shiny)
ui <- fluidPage(
plotlyOutput("plot"),
verbatimTextOutput("index")
)
server <- function(input, output){
output$index <- renderPrint({
event_data("plotly_click", source="sankeyPlot")
})
output$plot <- renderPlotly({
plot_ly(
source = "sankeyPlot",
type = "sankey",
arrangement = "fixed",
node = list(label = c("A","B","C","D"), hoverinfo="none"),
link = list(source=c(0,0,1,2), target=c(1,2,3,3), value=c(2,5,2,1), hoverinfo="none")
)
})
}
shinyApp(ui, server)
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit dem einfachen Shiny-Beispiel, das event_data("plotly_click") für den sankey plot verwendet, und untersuche den zurückgegebenen pointNumber für Klicks auf Knoten und Links. Verfolge, wie sankeyPlot-Ereignisse dargestellt werden, und bestimme, wie die zurückgegebenen Daten das angeklickte Element unterscheiden können. Als abgeschlossen gilt, wenn die App zuverlässig erkennen kann, ob ein Klick auf einen Knoten oder einen Link zielt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- r
- Bereich
- data-visualization
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100