创建按时间范围过滤共享数据的交互式条形图

问题描述

我想创建一个交互式条形图，使用户可以根据一系列值过滤观察值，然后动态呈现选定时间段内每个类的计数。由于过滤后的数据需要用于许多此类图形，因此我认为 crosstalk 和 plotly / ggplot 的组合可能很有价值。

我在下面进一步介绍了reprex，该共享库使用共享数据和 crosstalk 中的过滤功能来实现动态过滤部分。编织文档时，只要选择所有值范围（默认值），条形图就可以很好地呈现。

但是，绘图区域对于其他任何区域都变为空。用户调整范围。

我在这里到底想念什么？我假设ggplotly()无法完全处理的完整和过滤的共享数据集之间必须存在差异。我是否可以遵循另一种方法来实现自己的目标？

这是我的.Rmd文件的内容：

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title: mpg class counts filtered by time period
output: html_document
---

```{r echo = FALSE,message = FALSE,warning = FALSE}
library(crosstalk)
library(plotly)

# Wrap data frame in SharedData
sd = SharedData$new(mpg)

# Create a filter input
filter_slider("Year","Year",sd,column = ~ year,step = 1,width = 250)

# Render graph
bscols(
  ggplotly(
    ggplot(aes(x = class),data = sd) + 
      geom_bar()
  )
)

```

解决方法

我认为这可能是因为“ Crosstalk当前仅适用于链接刷洗和过滤显示单个数据点的视图，而不适用于聚合视图或汇总视图（其中“观察”定义为数据帧中的单行）。例如，不支持直方图，因为每个条形图代表多个数据点；但是散点图每个都代表一个数据点，因此受支持。” official doc

如果将其更改为点图，则似乎可以正常工作。

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title: mpg class counts filtered by time period
output: html_document
---

```{r echo = FALSE,message = FALSE,warning = FALSE}
library(data.table)
library(crosstalk)
library(plotly)

# Wrap data frame in SharedData
sd = SharedData$new(mpg)

# Create a filter input
filter_slider("Year","Year",sd,column = ~ year,step = 1,width = 250)

# Render graph
bscols(
  ggplotly(
    ggplot(aes(hwy,cty),data = sd) + 
      geom_point()
  )
)

```

,

会为您工作吗？如果要过滤日期，则可能需要查看plotly::rangeslider。

library(tidyverse)
library(plotly)

df <- crosstalk::SharedData$new(mpg)$data() %>%
  group_by(year,class) %>%
  count() %>%
  mutate(year = as.factor(year))
  
df %>%
  plot_ly(x = ~class,y = ~n,color = ~year) %>%
  add_bars() %>%
  layout(barmode = "stack")