plotly / plotly/plotly.R

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

Đang mở
#2,091 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
R
Star
2.7k
Fork
641
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

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

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách chạy reprex được cung cấp với ggplotly, so sánh trường hợp position = "identity" đang hoạt động với geom_line(position = "stack") và geom_area qua các frame. Truy vết đường dẫn chuyển đổi của ggplotly đối với dữ liệu động được nhóm và bổ sung kiểm thử hồi quy cho thấy cả hai trường hợp stacking đều không còn tạo ra lỗi đã được báo cáo.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
r
Lĩnh vực
data-visualization
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
42/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.