如何用变量拆分R中的分组条形图

Question

我正在尝试通过变量spec拆分所附的分组条形图。关于实现此目的的最佳方法的两种想法是添加facet_grid（）或是否可以将过滤器应用于静态输出？可以做到吗？任何建议表示赞赏。

以下是示例：

period <- c('201901', '201901', '201904', '201905')
spec <- c('alpha', 'bravo','bravo', 'charlie')
c <-  c(5,6,3,8)
e <- c(1,2,4,5)


df <- data.frame(period, spec, c,e)

library(tidyverse)
library(plotly)

plot_ly(df, x =~period, y = ~c, type = 'bar', name = "C 1", marker = list(color = 'lightsteelblue3')) 
%>%
  add_trace(y = ~e, name = "E 1", marker = list(color = 'Gray')) %>%
  layout(xaxis = list(title="", tickangle = -45),
         yaxis = list(title=""),
         margin= list(b=100), 
         barmode = 'group'
  )

Answer 1

我不确定您是否在计划要实现的目标？我的建议是使用标准ggplot创建图，然后使用ggplotly。

为此，您还需要重塑数据并使其更长一些。

library(tidyverse)
library(plotly)

period <- c('201901', '201901', '201904', '201905')
spec <- c('alpha', 'bravo','bravo', 'charlie')
c <-  c(5,6,3,8)
e <- c(1,2,4,5)


df <- data.frame(period, spec, c,e) %>% 
        pivot_longer(cols = c(c,e), names_to = 'var', values_to = 'val')


p <- ggplot(df, aes(period, val, fill = var)) +
  geom_col(position = position_dodge()) +
  facet_grid(~spec)

ggplotly(p)

Answer 2

在这里使用构面可能会更容易，但是更“交互式”的选择是使用filter transforms，它在绘图的左上角提供了一个下拉菜单。

spec.val <- unique(df$spec)
plot_ly(
    df %>% pivot_longer(-c(period, spec)),
    x = ~period, y = ~value, color = ~name,
    type = "bar",
    transforms = list(
        list(
            type = "filter",
            target = ~spec,
            operation = "=",
            value = spec.val[1]))) %>%
    layout(
        updatemenus = list(
            list(
                type = "drowdown",
                active = 0,
                buttons = map(spec.val, ~list(
                    method = "restyle",
                    args = list("transforms[0].value", .x),
                label = .x)))))