在 R plotly 子图中，如何只显示一个图例？

Question

我有一个带有两个图表的基本子图，默认情况下都有一个图例，但我只想查看其中一个。

我试过这个：

require(plotly)
p1 <- plot_ly(data=iris,x=~Sepal.Length,y=~Sepal.Width,split=~Species) %>% layout(showlegend = FALSE)
p2 <-  plot_ly(data=iris,x=~Sepal.Length,y=~Sepal.Width,split=~Species) %>% layout(showlegend = TRUE)
subplot(p1,p2)
subplot(p2,p1)

但它不起作用：似乎只处理了一个 showlegend 属性，所以如果我从 p1 开始，我有两个图例，如果我从 p2 开始，我有两个。

有什么想法吗？

Answer 1

我会给你两个答案，一个是直接的，一个是为了更好的实践和后代（这也有助于更好地理解问题）：

1. 直接回答：
   尝试在plot_ly() 函数中添加showlegend = FALSE，而不是在layout() 之一。如果我们查看?subplot 文档：

   在绘图序列后面找到的布局选项将覆盖在序列前面找到的选项。

   换句话说，布局showlegend 选项仅取自您上一个绘图。但使用plot_ly() 函数中的showlegend 选项会影响跟踪本身，将其行为保存在subplot 中。 您的代码现在如下所示：

   require(plotly)  
   p1 <- plot_ly(data=iris,x=~Sepal.Length,y=~Sepal.Width,split=~Species,showlegend = F)
   p2 <-  plot_ly(data=iris,x=~Sepal.Length,y=~Sepal.Width,split=~Species, showlegend = T)  
   subplot(p1,p2)
   

2. 在 plotly 4.0 及更高版本下更好地练习。
   使用管道运算符%>%和group_by()函数代替split，如下：

   p1 <-
     iris%>%
     group_by(Species)%>%
     plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species)%>%
     add_markers(y= ~Sepal.Width)
   p2 <-
     iris%>%
     group_by(Species)%>%
     plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species)%>%
     add_markers(y= ~Sepal.Width, showlegend = F)
   subplot(p1,p2)
   

这种做法可以让您更好地了解跟踪在情节中的工作原理。您可以看到数据首先按 Species 分组，传递给 plot_ly() 函数 - 初始化绘图 - 然后您指定跟踪类型（标记）以实际绘制绘图。
当您想要添加或删除跟踪及其各自的选项、添加分组变量或拆分/汇总表时，这样编写代码会更容易。

Answer 2

上面的答案导致了一个小问题。图例仅与第一个图交互。您需要将图例组添加到 plot_ly 函数中，以使图例与两个图交互。

library(plotly)
p1 <-
  iris%>%
  group_by(Species)%>%
  plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species, legendgroup=~Species)%>%
  add_markers(y= ~Sepal.Width)
p2 <-
  iris%>%
  group_by(Species)%>%
  plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species, legendgroup=~Species)%>%
  add_markers(y= ~Sepal.Width, showlegend=F)
subplot(p1,p2)

Answer 3

也许你可以尝试一个简单的方法。 (plotly 4.9.2)

subplot(style(p1, showlegend = F), p2)

它只会显示 p2 的图例。希望这行得通。

Answer 4

到目前为止，给出的答案似乎有些不确定。

首先，据我所知，数据框分组没有任何影响。这是一个排序而不是分组的问题（如Maltas comment above 所示）。因此，数据框必须按旨在用作分组变量的变量进行排序。但是还有另一个陷阱会阻止代码正常工作。因此，除了必需的legendgroup，您还必须确保

1. 您的数据框已按分组变量排序（幸运的是 iris 数据已按 Species 排序），
2. 您使用的变量不包含缺失值 (NA)。

因此这应该可以工作：

library(plotly)
p1 <-
  iris %>%
  arrange(Species) %>%
  plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
  add_markers(y = ~Sepal.Width)
p2 <-
  iris %>%
  arrange(Species) %>%
  plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
  add_markers(y= ~Sepal.Width, showlegend = FALSE)

subplot(p1, p2)

以下示例无效：

1. 按错误变量排序：

   p1 <-
     iris %>%
     arrange(Sepal.Length) %>%
     plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width)
   p2 <-
     iris%>%
     arrange(Sepal.Length) %>%
     plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species, legendgroup=~Species)%>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width, showlegend = FALSE)
   
   subplot(p1, p2)
   

2. 有缺失值的变量：

   df <- iris
   df$Sepal.Length[2] <- NA
   head(df)
   
   #>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
   #> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
   #> 2           NA         3.0          1.4         0.2  setosa
   #> 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
   #> 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
   #> 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
   #> 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
   
   p1 <-
     df %>%
     arrange(Species) %>%
     plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width)
   p2 <-
    df %>%
     arrange(Species) %>%
     plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species)%>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width, showlegend = FALSE)
   
   subplot(p1, p2)