ggplotly() is unable to merge legend entries across layers
Nadie ha tomado este issue todavía.
- Lenguaje dominante
- R
- Estrellas
- 2.7k
- Forks
- 641
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
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)?
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza con el reprex mínimo de ggplotly() usando geom_ribbon, geom_line y facet_wrap(~class), y luego inspecciona cómo se gestiona legendgroup entre capas y facetas. Compara las leyendas convertidas con las leyendas esperadas de ggplot2; se considera terminado cuando no haya entradas duplicadas ni faltantes independientemente del orden de los geoms, preservando el comportamiento de las facetas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- r
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 38/100