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ggplotly() is unable to merge legend entries across layers

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

Beschreibung

Thanks for an amazing package! The mapping between plotly and ggplot is particularly impressive and very powerful!

However, ggplotly fails to reproduce the appropriate legends generated by ggplot in non-trivial facet_wrap cases. After discussion on stackoverflow some of this behavior appears to be a bug.

Consider the following minimal reprex:

library(plotly)
library(ggplot2)

p <- mpg %>% 
  ggplot(aes(year)) +
  geom_ribbon(aes(ymin=cty, ymax=hwy, fill = manufacturer), alpha=0.2) + 
  geom_line(aes(y = hwy, col=manufacturer))  +
  facet_wrap(~class)
p
plotly::ggplotly(p)

Note that (a) we get too many plotly legend entries, duplicating the legend for each facet, due to legendgroup not being correctly handled. Also note (b) the legends we do and don't get depend on the order (do we do geom_ribbon first or geom_line first). The bug does not appear if we have only one geom, and the missing legends continue as we add more geoms.

Perhaps not related -- but the interactive zoom options in faceted plots are not entirely intuitive either, i.e. it's not possible to zoom the whole window on a single facet plot. (Perhaps the take home is that it might be better to render facet plots as more independent objects in plotly)?

Beitragsleitfaden

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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 mit dem minimalen ggplotly()-reprex unter Verwendung von geom_ribbon, geom_line und facet_wrap(~class), und untersuche dann, wie legendgroup über Layer und Facets hinweg behandelt wird. Vergleiche die konvertierten Legenden mit den erwarteten Legenden von ggplot2; als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn unabhängig von der Reihenfolge der Geoms keine doppelten oder fehlenden Einträge vorhanden sind und das Facet-Verhalten erhalten bleibt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
r
Bereich
data-visualization
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
38/100

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