plotly / plotly/plotly.R

Implementation of geom_miss_point() to plotly

Offen
#1,978 0 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Vorherrschende Sprache
R
Sterne
2.7k
Forks
641
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung


I cannot run geom_miss_point() - from package naniar - inside ggplotly() function. The error message is:

In geom2trace.default(dots[[1L]][[10L]], dots[[2L]][[1L]], ... :
geom_GeomMissPoint() has yet to be implemented in plotly.
If you'd like to see this geom implemented,
Please open an issue with your example code at
https://github.com/ropensci/plotly/issues

# load packages
library(plotly)
library(naniar)

#load the diamonds dataset from the ggplot2 package
data(diamonds, package = "ggplot2")

# fake some missing data
diamonds$price_miss <- ifelse(diamonds$depth>60, diamonds$price, NA)

# interactive plot
p <- ggplot(diamonds, aes(x = clarity, y = log(price_miss))) +
  geom_miss_point(alpha = 0.1) + 
  stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", colour = "black") +
  facet_wrap(~cut)
toWebGL(ggplotly(p))

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne beim von ggplotly() verwendeten geom2trace.default-Konvertierungspfad und konzentriere dich auf das nicht unterstützte GeomMissPoint, das von naniars geom_miss_point() erzeugt wird. Verwende das bereitgestellte diamonds-Beispiel mit ggplotly() und toWebGL() als Reproduktion; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn es ohne den unimplemented-geom-Fehler gerendert wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
r
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.