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Add support for scale_*(drop = FALSE)

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enhancement ggplotly
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R
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Beschreibung

I am having trouble getting plotly to respect a drop=FALSE argument for a geom_point() plot where I color by factor and only 1 of the factor levels is represented in the dataset. The code below generates 3 simple plots to demonstrate this

  1. Simple iris plot, color by species, everything works properly
  2. Same plot as 1, but only include data corresponding to a single species. The legend does not display any of the levels.
  3. Same plot as 2, but adding the drop=FALSE argument to make the legend display all factor levels, even if they are not displayed in the dataset. The ggplot plot displays all levels in the legend, but the ggplotly version doesnt display any levels.
library(ggplot2)
library(plotly)

# plot all iris data
p <- ggplot(data=iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, color=Species)) +
      geom_point()

print(p)
layout(ggplotly(p))

# just plot setosa species
setosa <- subset(iris, Species=="setosa")
p_setosa <- ggplot(data=setosa, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, color=Species)) +
    geom_point()

print(p_setosa)
layout(ggplotly(p_setosa)
       , margin = list(r=100))

# setosa only, add drop=FALSE argument
p_setosa_nodrop <- ggplot(data=setosa, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, color=Species)) +
  geom_point() +
  scale_color_discrete(drop=FALSE)

print(p_setosa_nodrop)
layout(ggplotly(p_setosa_nodrop)
       , margin = list(r=100))

Session info -------------------------------------------------------------
setting value
version R version 3.2.5 (2016-04-14)
system x86_64, mingw32
ui RStudio (0.99.486)
language (EN)
collate English_United States.1252
tz America/New_York
date 2016-04-19

Packages -----------------------------------------------------------------
package * version date source
assertthat 0.1 2013-12-06 CRAN (R 3.2.2)
base64enc 0.1-3 2015-07-28 CRAN (R 3.2.2)
colorspace 1.2-6 2015-03-11 CRAN (R 3.2.2)
DBI 0.3.1 2014-09-24 CRAN (R 3.2.2)
devtools 1.9.1 2015-09-11 CRAN (R 3.2.2)
digest 0.6.9 2016-01-08 CRAN (R 3.2.3)
dplyr 0.4.3 2015-09-01 CRAN (R 3.2.4)
ggplot2 * 2.1.0 2016-03-01 CRAN (R 3.2.4)
gridExtra 2.2.1 2016-02-29 CRAN (R 3.2.5)
gtable 0.2.0 2016-02-26 CRAN (R 3.2.3)
htmltools 0.3.5 2016-03-21 CRAN (R 3.2.5)
htmlwidgets 0.6 2016-02-25 CRAN (R 3.2.5)
httr 1.1.0 2016-01-28 CRAN (R 3.2.5)
jsonlite 0.9.19 2015-11-28 CRAN (R 3.2.5)
labeling 0.3 2014-08-23 CRAN (R 3.2.2)
magrittr 1.5 2014-11-22 CRAN (R 3.2.2)
memoise 0.2.1 2014-04-22 CRAN (R 3.2.2)
munsell 0.4.3 2016-02-13 CRAN (R 3.2.3)
plotly * 3.5.0 2016-04-19 Github (ropensci/plotly@43d882d)
plyr 1.8.3 2015-06-12 CRAN (R 3.2.2)
R6 2.1.2 2016-01-26 CRAN (R 3.2.3)
Rcpp 0.12.4 2016-03-26 CRAN (R 3.2.4)
scales 0.4.0 2016-02-26 CRAN (R 3.2.3)
tidyr 0.4.1 2016-02-05 CRAN (R 3.2.5)
viridis 0.3.4 2016-03-12 CRAN (R 3.2.4)
yaml 2.1.13 2014-06-12 CRAN (R 3.2.2)

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginnen Sie damit, die drei iris- und setosa-Beispiele aus dem Issue zu reproduzieren, und vergleichen Sie die Ausgabe von ggplot und ggplotly für scale_color_discrete(drop=FALSE). Verfolgen Sie den Konvertierungspfad von ggplotly für Skalen und Legenden nach; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn der setosa-Plot bei Verwendung von drop=FALSE alle Faktorstufen in seiner Legende beibehält und dieses Verhalten durch einen Regressionstest abgedeckt ist.

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
Klar beschrieben
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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