将绘图导出到 Plot.ly 时出错

Question

我有这些数据（前 20 行的样本）：

• 编码变量值
• 1 Z1 Week.0 0
• 2 Z2 Week.0 0
• 3 Z3 Week.0 0
• 4 Z4 Week.0 0
• 5 Z5 Week.0 0
• 6 Z6 Week.0 0
• 7 Z7 Week.0 0
• 8 Z8 Week.0 0
• 9 Z9 Week.0 0
• 10 Z101 Week.0 不适用
• 11 Z102 Week.0 不适用
• 12 Z1 Week.1 0
• 13 Z2 Week.1 0
• 14 Z3 Week.1 0
• 15 Z4 Week.1 0
• 16 Z5 Week.1 0
• 17 Z6 Week.1 0
• 18 Z7 Week.1 0
• 19 Z8 Week.1 0

我使用以下方法绘制它：

pZ <- ggplot(zmeltdata,aes(x=variable,y=value,color=Codering,group=Codering)) + 
  geom_line()+
  geom_point()+
  theme_few()+
  theme(legend.position="right")+
  scale_color_hue(name = "Treatment group:")+
  scale_y_continuous(labels = percent)+
  ylab("Germination percentage")+
  xlab("Week number")+
  labs(title = "Z. monophyllum germination data")
pZ

图表显示得很好：

然而，当我想将其导出到 Plot.ly 时，我收到以下错误：

> py <- plotly()
> response<-py$ggplotly(pZ)
Error in if (all(xcomp) && all(ycomp)) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning message:
In trace.list[[lind[1]]]$y == trace.list[[lind[2]]]$y :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

我已经搜索了这些错误，但解释完全让我感到困惑。 “需要 TRUE/FALSE 的缺失值。”如果您在流程中使用 IF/ELSE/TRUE/FALSE 等逻辑术语，则应该会发生这种情况，而我根本不会！即使在我得到的图表值中检查任何 NA 时：

> is.na(pZ)
       data      layers      scales     mapping       theme coordinates       facet    plot_env      labels 
      FALSE       FALSE       FALSE       FALSE       FALSE       FALSE       FALSE       FALSE       FALSE 

当您有不同长度的对象时，应该会弹出“较长的对象长度不是较短对象长度的倍数”，但我只使用 1 个具有 3 行长度完全相同的对象。当我询问这些行时，图表的值确实给了我NULL，但这应该会发生..

> nrow(zmeltdata)
[1] 143
> nrow(test)
NULL

总而言之，我很困惑，不知道如何正确处理这些错误，谁能详细说明？

感谢您的宝贵时间。

编辑：我尝试使用 1:100 的随机样本将不同的图表导出到 Plot.ly 并且效果很好，我很确定错误在我的数据中，我只是想不通如何解决它。

EDIT2：回应@Gregor：

> dput(head(zmeltdata, 20))
structure(list(Codering = structure(c(16L, 19L, 20L, 21L, 22L, 
23L, 24L, 25L, 26L, 17L, 18L, 16L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 
25L, 26L), .Label = c("B1", "C2", "C3", "C8", "M1", "M101", "M102", 
"M2", "M3", "M4", "M5", "M6", "M7", "M8", "M9", "Z1", "Z101", 
"Z102", "Z2", "Z3", "Z4", "Z5", "Z6", "Z7", "Z8", "Z9"), class = "factor"), 
    variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Week.0", 
    "Week.1", "Week.2", "Week.3", "Week.4", "Week.5", "Week.6", 
    "Week.7", "Week.8", "Week.9", "Week.10", "Week.11", "Week.12"
    ), class = "factor"), value = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    NA, NA, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)), .Names = c("Codering", 
"variable", "value"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

还有尾巴：

> dput(tail(zmeltdata, 43))
structure(list(Codering = structure(c(19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 17L, 18L, 16L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 
26L, 17L, 18L, 16L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 17L, 
18L, 16L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 17L, 18L), .Label = c("B1", 
"C2", "C3", "C8", "M1", "M101", "M102", "M2", "M3", "M4", "M5", 
"M6", "M7", "M8", "M9", "Z1", "Z101", "Z102", "Z2", "Z3", "Z4", 
"Z5", "Z6", "Z7", "Z8", "Z9"), class = "factor"), variable = structure(c(10L, 
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 
11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 
13L, 13L, 13L), .Label = c("Week.0", "Week.1", "Week.2", "Week.3", 
"Week.4", "Week.5", "Week.6", "Week.7", "Week.8", "Week.9", "Week.10", 
"Week.11", "Week.12"), class = "factor"), value = c(0.1, 0.06, 
0.05, 0.09, 0.04, 0.08, 0.05, 0.08, 0, 0, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("Codering", 
"variable", "value"), row.names = 101:143, class = "data.frame")

我对这些一点也不感到惊讶，数据集中有相当多的 NA，但它们不应该被证明是一个问题，因为我之前使用过类似（更大）的数据集。

如果您愿意，我也有 .csv 文件供您使用：https://www.mediafire.com/?jij1vlp14a29ntt

Answer 1

问题是关于处理 NA 的...我通过运行以下代码得到了 https://plot.ly/~marianne2/417/z-monophyllum-germination-data/：

pZ <- ggplot(na.omit(zmeltdata), aes(x=variable, y=value, color=Codering,
                                 group=Codering)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  # theme_few() +
  theme(legend.position="right") +
  scale_color_hue(name="Treatment group:") +
  # scale_y_continuous(labels = percent) +
  ylab("Germination percentage") +
  xlab("Week number") +
  labs(title="Z. monophyllum germination data")

py$ggplotly(pZ, kwargs=list(fileopt="overwrite", filename="test_zdata"))

请注意，我必须注释掉 theme_few() 和 scale_y_continuous(labels = percent)，因为仅加载“ggplot2”会出现以下错误：

Error: could not find function "theme_few"

和

Error in structure(list(call = match.call(), aesthetics = aesthetics,  : 
object 'percent' not found

分别。我猜这些是依赖问题（也许您使用的是“ggthemes”版本？）。

我不知道theme_few() 有什么魔法，但如果我不在zmeltdata 上使用na.omit()，我的pZ 情节如下所示：

Eww，“Week.10”在“Week.1”之后而不是在“Week.9”之后......所以你无论如何都不想把它发送给 plotly！所以我不能完全重现你的 ggplot 例子。但我想知道你是否真的想保留这些 NA（CSV 本身读取“NA”，我期待空白的“单元格”）。你不想对这些进行预处理吗？

请注意，当我不在 zmeltdata 上使用 na.omit() 时，我会收到以下警告消息：

Warning messages:
1: Removed 20 rows containing missing values (geom_path).
2: Removed 47 rows containing missing values (geom_point).

再次，除了纯粹的显示/绘图考虑之外，由于这看起来像科学数据，您不想用实际数字对周数进行编号，或者如果您真的想要一个字符串则填充数字？ （“Week.01”、“Week.02”等） 而且看起来丢失的数据都在尾随... 10+ 周内（还）没有数据，对吧？

感谢您的报告，

玛丽安