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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Description

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
#> 
#> ------------------------------------------------------------------------------

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Par où commencer

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Piste de recherche

Commencez par exécuter le reprex fourni avec ggplotly, en comparant le cas fonctionnel position = "identity" avec geom_line(position = "stack") et geom_area sur plusieurs frames. Suivez le chemin de conversion de ggplotly pour les données animées groupées et ajoutez une couverture de régression montrant qu’aucun des deux cas de stacking ne produit plus l’erreur signalée.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
r
Domaine
data-visualization
Type d'issue
Bug
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
42/100

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