R Plotly：拆分图例：符号和颜色

Posted 2023-02-15

【中文标题】R Plotly：拆分图例：符号和颜色

【英文标题】：R Plotly: Split legend: symbols and color

【发布时间】：2019-01-28 14:49:08

【问题描述】：

每个数据点“符号”和“名称”都有一些数据和两个类别。我正在绘制数据并使用不同的符号和颜色映射类别，如下所示。

data <- data.frame(
        x= c(1,2,3,4,5,6,7,8),
        y = c(10,11,10,12,11,9,8,13), 
        symbol = c("invalid", "valid", "invalid",
                   "valid", "valid", "valid","valid", "valid"),
        name = c("A", "B", "B", "A", "A", "A", "B", "B"))


plot_ly(data) %>%
add_markers(y = ~y,  x = ~x,  symbol = ~symbol, color = ~name,
            symbols = c(4, 27),
            mode = 'markers',
            #split = ~name,
            colors = c("red", "navy"))

传说很笨拙。

我想将两个图例条目与十字合并，并为图例中的十字设置中性颜色，如下所示：

我尝试使用split 参数，但没有帮助。

【参考方案1】：

您可以分 3 步完成：

绘制有效数据 将所有无效数据绘制成灰色并带有图例 用没有图例的颜色覆盖所有无效数据

代码：

data$labels <- data$name
levels(data$labels) <- c("A", "B", "invalid")

plot_ly(data, colors = c("red", "navy", "grey")) %>%
  add_markers(y = ~y,  x = ~x, color = ~labels,
              data = data[data$symbol == "valid",],
              symbols = 4,
              mode = 'markers') %>%
  add_markers(y = ~y,  x = ~x,  symbol = ~symbol, 
              color = factor("invalid", levels = c("A", "B", "invalid")),
              data = data[data$symbol == "invalid",],
              symbols = 27,
              mode = 'markers',
              name = 'invalid',
              legendgroup = factor("invalid", levels = c("A", "B", "invalid"))) %>%
  add_markers(y = ~y,  x = ~x,  symbol = ~symbol, color = ~labels,
              data = data[data$symbol == "invalid",],
              symbols = 27,
              mode = 'markers',
              legendgroup = factor("invalid", levels = c("A", "B", "invalid")),
              showlegend = FALSE)

结果：

【讨论】：

它向我抛出了这个错误：Error in unique.default(x) : unique() applies only to vectors

我也无法用你的代码重现情节。也许 ~labels 应该是 ~name。如果我这样做，我会得到你的情节，但图例显示“无效无效无效”作为十字架的标签。然而这个想法很好。有没有办法让标签点击交互有意义？这样如果点击交叉标签，所有无效数据点都会被隐藏。

对不起，我忘了放变量labels，我已经添加了。谢谢！

使用legendgroup可以删除无效记录，但是当您过滤A或B时，会保留该类别的无效记录，这是我能想到的最接近您需要的解决方案，我希望它对你有用。