plotly / plotly/plotly.R

Add support for scale_*(drop = FALSE)

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enhancement ggplotly
Langage dominant
R
Étoiles
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Description

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)

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Piste de recherche

Commencez par reproduire les trois exemples iris et setosa de l’issue, en comparant la sortie de ggplot et ggplotly pour scale_color_discrete(drop=FALSE). Suivez le chemin de conversion des échelles et de la légende de ggplotly ; le travail est terminé lorsque le graphique setosa conserve tous les niveaux du facteur dans sa légende avec drop=FALSE, et que ce comportement est couvert par un test de régression.

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
Clairement spécifiée
Accessibilité débutants
35/100

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