如何使用 plotly subplots() 删除重复的图例条目

Posted 2023-02-14

【中文标题】如何使用 plotly subplots() 删除重复的图例条目

【英文标题】：How to remove duplicate legend entries w/ plotly subplots()

【发布时间】：2019-12-06 18:33:17

【问题描述】：

使用 plotly 的 subplots() 时如何删除图例中的重复项？

这是我的 MWE：

library(plotly)
library(ggplot2)
library(tidyr)

mpg %>%
  group_by(class) %>%
  do(p = plot_ly(., x = ~cyl, y = ~displ, color = ~trans, type = 'bar')) %>%
  subplot(nrows = 2, shareX = TRUE, titleX = TRUE) %>%
  layout(barmode = 'stack')

【问题讨论】：

mpg 是包含在 ggplot2 库中的数据集。不需要 dput()

因为没有class 具有所有不同的trans 级别并且plotly 没有像ggplot2 这样的刻面，我只能想到使用facet_wrap 和ggplot2 然后ggplotly 制作一个只有一个图例的 plotly 对象。如果这对你有用，我可以发布答案。

【参考方案1】：

plotly 没有 facet 像 ggplot2 这样它会为每个 subplot 添加图例，或者您可以为其中一些关闭它。

这里我们没有包含所有~class 条目的层，也没有两个在class 中没有交集的图，它们的组合也涵盖了所有这些图。在这种情况下，我们可以将showlegend 设置为TRUE 用于那些特定的情节，并将其设置为FALSE 用于其余部分，还将legendgroup 设置为trans，这样我们就得到了一个独特但也完整的传说。

正如我所说，这里我们没有那种特殊情况。所以我能想到的有两种可能：

添加整个数据（复制整个数据框）并将All 类分配给它们。然后将其与原始数据一起绘制，但仅保留 class == All 的图例。

使用ggplot::facet_wrap，然后使用ggplotly 来创建plotly 对象。但是，这会导致x-axis 出现一些问题（比较ggplot 对象和plotly 对象）。

library(plotly)
library(ggplot2)
library(dplyr)

ly_plot <-  . %>% 
             plot_ly(x = ~cyl, y = ~displ, color = ~trans, 
                     type = 'bar', showlegend = ~all(legendC)) %>%
              add_annotations(
              text = ~unique(class),
              x = 0.5,
              y = 1,
              yref = "paper",
              xref = "paper",
              xanchor = "middle",
              yanchor = "top",
              showarrow = FALSE,
              font = list(size = 15))

mpg %>%
  mutate(class= "_All_") %>% 
  rbind(.,mpg) %>% 
  mutate(legendC = (class == "_All_")) %>% 
  group_by(class) %>%
  do(p = ly_plot(.)) %>%
  subplot(nrows = 2, shareX = TRUE, titleX = TRUE) %>%
  layout(barmode = 'stack')

#> Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): n too large, 
#>  allowed maximum for palette Set2 is 8
#> Returning the palette you asked for with that many colors

p <- ggplot(data = mpg, aes(x=cyl, y=displ, fill=trans))+
      geom_bar(stat="identity") +
      facet_wrap(~class)
p  

ggplotly(p) #seems for this we should also set "colour = trans"

【参考方案2】：

使用tidyverse 的另一种解决方法。在原来的 MWE 中增加了以下步骤：

将trans 列转换为因子。 使用 tidyr 的 complete 填充每个 class 组中缺失因子水平的（非 NA）虚拟值。 按照 M-M 的建议设置 showlegend 到 TRUE 单个组和 legendgroup 到 trans 以链接子图之间的图例条目。

library(plotly)
library(tidyverse)

mpg %>%
    mutate_at("trans", as.factor) %>%  
    group_by(class) %>%
    group_map(.f = ~          
          ## fill missing levels w/ displ = 0, cyl = first available value 
          complete(.x, trans, fill = list(displ = 0, cyl = head(.x$cyl, 1))) %>%
          plot_ly(x = ~cyl, y = ~displ, color = ~trans, colors = "Paired", type = "bar",
              showlegend = (.y == "2seater"), legendgroup = ~trans) %>%
          layout(yaxis = list(title = as.character(.y)), barmode = "stack")
        ) %>%
    subplot(nrows = 2, shareX = TRUE, titleY = TRUE) 

【讨论】：

@Joris_Chau 感谢您的出色回答！也许你也可以帮我解决这个问题？ ***.com/questions/57672160/…