即使在修改数据后如何使用 plotly 为所选点返回相同的 event_data 信息

Question

我正在尝试做一些看似简单的事情：当用户单击数据点或使用套索选择选择多个点时，我想用不同的颜色绘制这些点。为此，我查看选择了哪些点，并将col 变量添加到数据框，然后告诉 ggplot 根据该列对点进行着色。

它确实适用于第一个选择。但是，只要已经选择了点，选择下一组点就不起作用。我添加了调试语句以查看从 plotly 返回的数据，并且在初始选择后似乎返回不同的pointNumber 和curveNumber。我找不到任何关于这些变量如何工作的文档，而且我不确定如何解决这个问题。

这是GIF showing the issue

这里是重现的代码：

library(plotly)
library(shiny)

ui <- fluidPage(
  plotlyOutput("plot")
)

server <- function(input, output, session) {
  output$plot <- renderPlotly({
    click_data <- event_data("plotly_click", source = "select")
    select_data <- event_data("plotly_selected", source = "select")
    data <- mtcars
    data$col <- "black"
    if (!is.null(select_data)) {
      cat(str(select_data))
      idx <- select_data$pointNumber + 1
      data[idx, "col"] <- "blue"
    }
    if (!is.null(click_data)) {
      cat(str(click_data))
      idx <- click_data$pointNumber + 1
      data[idx, "col"] <- "red"
    }
    p <- ggplot(data, aes(mpg, wt, col = I(col))) + geom_point()
    ggplotly(p, source = "select")
  })
}

shinyApp(ui, server)

我还被告知，也许我需要做的是创建自己的行标识符并将其传递给key 美学。我不确定这意味着什么，我尝试定义key <- row.names(data)，然后将key=key 传递给ggplot 的aes()，但这似乎并没有改变任何东西。

Answer 1

您可以将其映射到您正在绘制的变量：

library(plotly)
library(shiny)

ui <- fluidPage(
  plotlyOutput("plot")
)

server <- function(input, output, session) {

  output$plot <- renderPlotly({
    click_data <- event_data("plotly_click", source = "select")
    select_data <- event_data("plotly_selected", source = "select")

    data <- mtcars

    data$col <- "black"
    if (!is.null(select_data)) {
      idx <- which(data$mpg %in% c(select_data[3]$x) | data$wt %in% c(select_data[4]$y))
      data[idx, "col"] <- "blue"
    }
    if (!is.null(click_data)) {
      idx <- click_data$pointNumber + 1
      data[idx, "col"] <- "red"
    }
    p <- ggplot(data, aes(mpg, wt, col = I(col))) + geom_point()
    ggplotly(p, source = "select")
  })
}

shinyApp(ui, server)

Answer 2

Carson Sievert 回答了我的问题on a gist

答案如下：

我知道这似乎违反直觉，但 pointNumber 不是可靠的行标识符。使用这样的关键变量：

library(plotly)
library(shiny)

mtcars$key <- row.names(mtcars)
mtcars$col <- "black"

ui <- fluidPage(
  plotlyOutput("plot")
)

server <- function(input, output, session) {
  output$plot <- renderPlotly({
    click_data <- event_data("plotly_click")
    select_data <- event_data("plotly_selected")
    if (!is.null(select_data)) {
      mtcars[mtcars$key %in% select_data$key, "col"] <- "blue"
    }
    if (!is.null(click_data)) {
      mtcars[mtcars$key %in% click_data$key, "col"] <- "red"
    }
    p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, col = I(col), key = key)) + 
      geom_point()
    ggplotly(p) %>% layout(dragmode = "lasso")
  })
}

shinyApp(ui, server)

Answer 3

这里是plot_ly的方式，使用customdata属性：

library(plotly)
library(shiny)

mtcars$key <- row.names(mtcars)
mtcars$col <- "black"

ui <- fluidPage(
  plotlyOutput("plot")
)

server <- function(input, output, session) {
  output$plot <- renderPlotly({
    click_data <- event_data("plotly_click", priority   = "event")
    select_data <- event_data("plotly_selected", priority   = "event")
    if (!is.null(select_data)) {
      mtcars[mtcars$key %in% select_data$customdata, "col"] <- "blue"
    }
    if (!is.null(click_data)) {
      mtcars[mtcars$key %in% click_data$customdata, "col"] <- "red"
    }
    p <- plot_ly(mtcars, x = ~mpg, y=~wt, colors = ~sort(unique(col)), color = ~col, customdata = ~key, type = "scatter", mode = "markers") %>% layout(dragmode = "lasso")
  })
}

shinyApp(ui, server)

plot_ly 也可以以相同的方式处理 key 参数。但是，customdata 更多的是official way：

key 属性只在 shiny 中支持，但 customdata 是 plotly.js 官方支持，因此也可以用来附加 事件元信息

可以通过以下方式查看文档：

library(listviewer)
schema(jsonedit = interactive())

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