plotly / plotly/plotly.R

`ggplotly` produces error when using `geom_area` or `geom_line(position = "stack")` across frames

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R
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Descripción

When using ggplotly to convert from a ggplot object, R produces an error when:

  • using geom_area() (default position = "stack") or geom_line(position = "stack")
  • splitting lines/areas by multiple groups (for stacking)
  • animating across frames

These both produce the error "Error in -data$group: invalid argument to unary operator". Reprex below.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(plotly)


# Working plot with `position = "identity"`
plt1 <- {
  tibble(
    a = rep(rep(1:5, each = 2), 2),
    b = sample(1:10, 20, replace = TRUE),
    group = rep(c("a", "b"), 10),
    frame = rep(1:2, each = 10)
  ) %>%
    ggplot(aes(a, b, colour = group, frame = frame)) +
    geom_line()
} %>%
  ggplotly

# Two plots not working, both `position = "stack"`
plt2 <- {
  tibble(
    a = rep(rep(1:5, each = 2), 2),
    b = sample(1:10, 20, replace = TRUE),
    group = rep(c("a", "b"), 10),
    frame = rep(1:2, each = 10)
  ) %>%
    ggplot(aes(a, b, colour = group, frame = frame)) +
    geom_line(position = "stack")
} %>%
  ggplotly
#> Error in -data$group: invalid argument to unary operator


plt3 <- {
  tibble(
    a = rep(rep(1:5, each = 2), 2),
    b = sample(1:10, 20, replace = TRUE),
    group = rep(c("a", "b"), 10),
    frame = rep(1:2, each = 10)
  ) %>%
    ggplot(aes(a, b, fill = group, frame = frame)) +
    geom_area()
} %>%
  ggplotly
#> Error in -data$group: invalid argument to unary operator

Created on 2021-12-21 by the reprex package (v2.0.1)

Session info 
sessioninfo::session_info()
#> - Session info  --------------------------------------------------------------
#>  hash: oncoming police car, eye in speech bubble, toilet
#> 
#>  setting  value
#>  version  R version 4.1.1 (2021-08-10)
#>  os       Windows 10 x64 (build 19041)
#>  system   x86_64, mingw32
#>  ui       RTerm
#>  language (EN)
#>  collate  English_United Kingdom.1252
#>  ctype    English_United Kingdom.1252
#>  tz       Europe/London
#>  date     2021-12-21
#>  pandoc   2.14.0.3 @ C:/Program Files/RStudio/bin/pandoc/ (via rmarkdown)
#> 
#> - Packages -------------------------------------------------------------------
#>  package     * version date (UTC) lib source
#>  assertthat    0.2.1   2019-03-21 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  backports     1.3.0   2021-10-27 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  cli           3.1.0   2021-10-27 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  colorspace    2.0-2   2021-06-24 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  crayon        1.4.2   2021-10-29 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  crosstalk     1.2.0   2021-11-04 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  data.table    1.14.2  2021-09-27 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  DBI           1.1.1   2021-01-15 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  digest        0.6.28  2021-09-23 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  dplyr       * 1.0.7   2021-06-18 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  ellipsis      0.3.2   2021-04-29 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  evaluate      0.14    2019-05-28 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  fansi         0.5.0   2021-05-25 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  farver        2.1.0   2021-02-28 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  fastmap       1.1.0   2021-01-25 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  fs            1.5.0   2020-07-31 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  generics      0.1.1   2021-10-25 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  ggplot2     * 3.3.5   2021-06-25 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  glue          1.4.2   2020-08-27 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  gtable        0.3.0   2019-03-25 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  highr         0.9     2021-04-16 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  htmltools     0.5.2   2021-08-25 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  htmlwidgets   1.5.4   2021-09-08 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  httr          1.4.2   2020-07-20 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  jsonlite      1.7.2   2020-12-09 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  knitr         1.36    2021-09-29 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  labeling      0.4.2   2020-10-20 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  lazyeval      0.2.2   2019-03-15 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  lifecycle     1.0.1   2021-09-24 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  magrittr      2.0.1   2020-11-17 [1] CRAN (R 4.0.3)
#>  munsell       0.5.0   2018-06-12 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  pillar        1.6.4   2021-10-18 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  pkgconfig     2.0.3   2019-09-22 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  plotly      * 4.10.0  2021-10-09 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  purrr         0.3.4   2020-04-17 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  R.cache       0.15.0  2021-04-30 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  R.methodsS3   1.8.1   2020-08-26 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  R.oo          1.24.0  2020-08-26 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  R.utils       2.11.0  2021-09-26 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  R6            2.5.1   2021-08-19 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  reprex        2.0.1   2021-08-05 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  rlang         0.4.12  2021-10-18 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  rmarkdown     2.11    2021-09-14 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  rstudioapi    0.13    2020-11-12 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  scales        1.1.1   2020-05-11 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  sessioninfo   1.2.1   2021-11-02 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  stringi       1.7.5   2021-10-04 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  stringr       1.4.0   2019-02-10 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  styler        1.6.2   2021-09-23 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  tibble        3.1.5   2021-09-30 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  tidyr         1.1.4   2021-09-27 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  tidyselect    1.1.1   2021-04-30 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  utf8          1.2.2   2021-07-24 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  vctrs         0.3.8   2021-04-29 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  viridisLite   0.4.0   2021-04-13 [1] CRAN (R 4.1.0)
#>  withr         2.4.3   2021-11-30 [1] CRAN (R 4.1.2)
#>  xfun          0.28    2021-11-04 [1] CRAN (R 4.1.1)
#>  yaml          2.2.1   2020-02-01 [1] CRAN (R 4.1.0)
#> 
#>  [1] C:/R Packages
#>  [2] C:/Program Files/R/R-4.1.1/library
#> 
#> ------------------------------------------------------------------------------

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza ejecutando el reprex proporcionado con ggplotly, comparando el caso funcional position = "identity" con geom_line(position = "stack") y geom_area a lo largo de varios frames. Sigue la ruta de conversión de ggplotly para datos animados agrupados y añade cobertura de regresión que demuestre que ninguno de los dos casos de stacking produce ya el error informado.

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
42/100

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