Solution to combine facetted legends breaks for continuous variable
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- R
- Sterne
- 2.7k
- Forks
- 641
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
I am trying to use plotly to create facetted plots - I do this by using group_map() to create my plots robustly.
The solution I currently have works in reducing duplicated legend labels when using discrete variables for color/size/etc but fail to work for continuous variables. I assume this is do to each facetted plot potentially having different total ranges for the continuous variable.
library(tidyverse)
library(plotly)
city_list = unique(txhousing$city) %>%
sample(8)
##solution works for discrete labels
txhousing %>%
filter(month < 6,
city %in% city_list) %>%
group_by(month) %>%
group_map(~{
plot_ly(.x, x=~year, y = ~sales, color = ~city,legendgroup = ~city,type = "bar"
,showlegend = (.y == "1")
) %>%
layout(yaxis = list(
title = paste0(c(rep(" ", 20),
paste("<b>", as.character(.y), "</b>"),
rep(" ", 20),
rep("\n ", 3)),
collapse = ""))) %>%
layout(barmode = 'stack')
}
) %>%
subplot(nrows = NROW(.), margin = .05, shareX = T, shareY = T, titleY = T)
##solution fails to merge legends for continuous variable
txhousing %>%
filter(month < 6,
city %in% city_list) %>%
group_by(month) %>%
group_map(~{
plot_ly(.x, x=~year, y = ~sales, color = ~volume,legendgroup = ~volume,type = "bar"
,showlegend = (.y == "1")
) %>%
layout(yaxis = list(
title = paste0(c(rep(" ", 20),
paste("<b>", as.character(.y), "</b>"),
rep(" ", 20),
rep("\n ", 3)),
collapse = ""))) %>%
layout(barmode = 'stack')
}
) %>%
subplot(nrows = NROW(.), margin = .05, shareX = T, shareY = T, titleY = T)
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginnen Sie damit, die beiden bereitgestellten R-Reproduktionen mit plot_ly(), group_map() und subplot() auszuführen, und vergleichen Sie anschließend die diskreten und kontinuierlichen Farbfälle. Verfolgen Sie, wie subplot Traces und Legenden kombiniert; als erledigt gilt die Aufgabe, wenn Legenden für kontinuierliche Variablen kombiniert werden, ohne das Verhalten facettierter Plots zu beeinträchtigen.
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
- 35/100