我的 'recent' 线被隐藏，图表没有恢复到原始状态。这是 bscol 的错误吗？
My 'recent' line is being hidden and the chart is not reverting to the original state. Is this a bug with bscol?
我正在尝试使用串扰（特别是使用 filter_checkbox 和 filter_select）为我的绘图图表添加一些交互性，但我 运行 遇到了一些障碍。我首先通过 ggplot 生成绘图，然后使用 ggplot 函数将其转换为 plotly。
虽然我可以很好地生成图表（并且在 markdown 上有很多交互性），但我有几个问题。首先，当我希望过滤时（通过 filter_select 或 filter_checkbox），'recent' 数据从图表中完全消失，并且不刷新 html 就无法恢复。我正在过滤的实际数据也会发生类似的事情；如果不刷新页面，我无法将图表恢复到原始状态。
有人知道这是为什么吗？下面是我的代码 + 数据的副本。
下面是我的数据片段（数据=历史）：
structure(list(date = c("23-03-2019", "23-03-2019", "23-03-2019",
"23-03-2019", "05-05-2020", "05-05-2020", "05-05-2020", "05-05-2020",
"17-06-2021", "17-06-2021", "17-06-2021", "17-06-2021"), cumvol = c(0.004,
0.034, 0.054, 0.057, 0.005, 0.048, 0.068, 0.075, 2.009, 2.029,
2.049, 2.064), time = structure(c(26457, 26636, 26658, 27216,
25152, 25614, 25667, 25668, 56966, 57268, 57303, 58986), units = "secs", class = c("hms",
"difftime")), Year = c("2019", "2019", "2019", "2019", "2020",
"2020", "2020", "2020", "2021", "2021", "2021", "2021"))
在此之上，我从一个单独的 df (data=recent) 绘制了另一条线。
structure(list(date = structure(c(19038, 19038, 19038, 19038), class = "Date"),
cumvol = c(0.029, 0.034, 0.07, 0.075), time = structure(c(29674, 29674, 29691, 29719),
class = c("hms", "difftime"), units = "secs")), Year = c("2022", "2022", "2022", "2022"))
然后我将数据转换为共享数据，使用该数据创建一个 ggplot，然后将该图转换为 ggplot，如下所示（变量“most_recent”指的是 'recent' 数据框，由 recent[nrow(recent),]:
生成
sharedhistoric <- SharedData$new(historic, key = ~Date)
sharedrecent <- SharedData$new(recent, key = ~Date)
plot <- ggplot()+geom_line(data=sharedhistoric,aes(x=time, y=cumvol, group=date),color='#BAB0AC', alpha=0.5)+
geom_line(data=sharedrecent ,aes(x=time, y=cumvol, group=date),size=1.2,color='#E15758')+
geom_point(data=most_recent, aes(x=time,y=cumvol), color='#E15759',size=3)+geom_hline(yintercept = 0)+ theme(title=element_text(size=12),panel.background = element_rect(fill='white',color='black'),legend.position='right')+
labs(title = "Vol",subtitle = "Cum Vol so far", x = "Time", y = "Vol")
最后，我将图表转换为 plotly 并使用以下 bcols:
chartyplot <- plotly::ggplotly(plot)
bscols(widths = c(4, 9),
list(
crosstalk::filter_checkbox("Year",
label = "Select Year",
sharedhistoric,
group = ~Year),
crosstalk::filter_select("Date",
label = "Date",
sharedhistoric,
group = ~Date)
), chartyplot)
感谢任何assistance/advice。
据我所知，有两种影响导致了这种行为
- SharedData 对象的（非）唯一键
- 任何不是 select 来自
crosstalk::filter_* 的东西都从情节中删除
TL;DR: 实现此目的的方法是确保唯一键，并将不同的数据集分配给同一组。一旦应用任何过滤器，SharedData 对象的任何数据 而不是 部分都会丢失。我们可以通过 HTML 标签修复一些数据来欺骗一些数据 always 保留在图上。
1 键
查看 crosstalk documentation 的键部分，键在数据集中应该是唯一的。因此，在给定的数据集中，date 可能不是一个好的选择。相反，我们可以简单地根据行号创建键（这也是没有提供键时的默认行为）
sharedhistoric <- SharedData$new(historic %>% mutate(key = as.character(row_number())), key = ~key)
sharedrecent <- SharedData$new(recent %>% mutate(key = as.character(row_number())), key = ~key)
...但现在 仅 显示“最近”数据（对于 2019 年，应该 select “历史”数据的第 1-4 行）（左图）。切换 geom_line 语句的顺序（首先是“最近”，然后是“历史”）导致“历史”数据的正确行为，但“最近”消失了（右图）。这实质上意味着，过滤后的键仅应用于添加到 ggplot 的最后一个 SharedData 对象。
交互使用这两个数据集的下一步是将它们分配到同一个组，每个文档可用于 link 多个数据集实例。
sharedhistoric <- SharedData$new(..., key = ~key, group = "mydata")
sharedrecent <- SharedData$new(..., key = ~key, group = "mydata")
这看起来已经更好了，我们不断过滤和恢复“历史”和“最近”数据 - 但 2019 年现在与两个数据集的前 4 行相关联（因为重复键）：
一种可能的解决方法是全局定义唯一键并将 sub-datasets 分配给同一组：
historic <- as.data.frame(historic) %>%
dplyr::mutate(date = as.character(date),
set = "historic")
recent <- as.data.frame(recent) %>%
dplyr::mutate(date = as.character(date),
set = "recent")
all <- bind_rows(historic, recent) %>%
dplyr::mutate(key = as.character(row_number()))
sharedall <- SharedData$new(all, key = ~key, group = "mydata")
sharedhistoric <- SharedData$new(all %>% dplyr::filter(set == "historic"), key = ~key, group = "mydata")
sharedrecent <- SharedData$new(all %>% dplyr::filter(set == "recent"), key = ~key, group = "mydata")
#--- no changes to the plot ---
# but choose filter options from full dataset
bscols(widths = c(4, 8),
list(
crosstalk::filter_checkbox("id_year",
label = "Select Year",
sharedall,
group = ~Year),
crosstalk::filter_select("id_date",
label = "Date",
sharedall,
group = ~date)
),
chartyplot)
现在我们可以正确地(de)select历史和最近的数据了。
2 个“丢失”数据点
如果前面的示例仅基于“历史”数据使用过滤器 selection，那么在第一个过滤器 selection 之后，“最近”数据（来自不同年份）似乎无法恢复=90=]编辑。与“most_recent”数据点类似，它不是 SharedData 对象。此数据点最初绘制，但在设置第一个过滤器后立即删除。
但是，这可以通过定义属于同一组的“最新”SharedData 对象以相同的方式解决：
sharedmostrecent <- SharedData$new(all %>% tail(1), key = ~key, group = "mydata")
#plot adjustment
...
geom_line(...) +
geom_point(data=sharedmostrecent, aes(x=time,y=cumvol), color='#E15759',size=3) +
...
有了这个，我们可以 select 和 deselect 图中的所有数据，而不会丢失任何数据。
3 修复一些数据
为了确保“最近”的数据无论（手动过滤器值）如何都存在，我们可以操纵 HTML 输出。首先，我们通过不按年份过滤来分离数据集，而是按 recent/historic & 年份（或任何其他合适的数据子集）过滤：
all <- bind_rows(historic, recent) %>%
dplyr::mutate(key = as.character(row_number()),
dataset = paste0(set, " ", Year))
...
out <- bscols(widths = c(4, 8),
list(
crosstalk::filter_checkbox("id_year",
label = "Select dataset",
sharedall,
group = ~dataset)
),
chartyplot)
然后我们选中并禁用我们最近的数据集的复选框——这可能会做得更优雅，但它在我的 Rmd 中有效：
library(htmltools)
out_tags <- htmltools::renderTags(out)
out_tags$html <- stringr::str_replace(
out_tags$html,
'<input type="checkbox" name="id_year" value="recent 2022"/>',
'<input type="checkbox" name="id_year" value="recent 2022" disabled="disabled" checked="checked"/>'
)
out_tags$html <- HTML(out_tags$html)
as.tags(out_tags)
我正在尝试使用串扰（特别是使用 filter_checkbox 和 filter_select）为我的绘图图表添加一些交互性，但我 运行 遇到了一些障碍。我首先通过 ggplot 生成绘图，然后使用 ggplot 函数将其转换为 plotly。
虽然我可以很好地生成图表（并且在 markdown 上有很多交互性），但我有几个问题。首先，当我希望过滤时（通过 filter_select 或 filter_checkbox），'recent' 数据从图表中完全消失，并且不刷新 html 就无法恢复。我正在过滤的实际数据也会发生类似的事情；如果不刷新页面，我无法将图表恢复到原始状态。
有人知道这是为什么吗？下面是我的代码 + 数据的副本。
下面是我的数据片段（数据=历史）：
structure(list(date = c("23-03-2019", "23-03-2019", "23-03-2019",
"23-03-2019", "05-05-2020", "05-05-2020", "05-05-2020", "05-05-2020",
"17-06-2021", "17-06-2021", "17-06-2021", "17-06-2021"), cumvol = c(0.004,
0.034, 0.054, 0.057, 0.005, 0.048, 0.068, 0.075, 2.009, 2.029,
2.049, 2.064), time = structure(c(26457, 26636, 26658, 27216,
25152, 25614, 25667, 25668, 56966, 57268, 57303, 58986), units = "secs", class = c("hms",
"difftime")), Year = c("2019", "2019", "2019", "2019", "2020",
"2020", "2020", "2020", "2021", "2021", "2021", "2021"))
在此之上，我从一个单独的 df (data=recent) 绘制了另一条线。
structure(list(date = structure(c(19038, 19038, 19038, 19038), class = "Date"),
cumvol = c(0.029, 0.034, 0.07, 0.075), time = structure(c(29674, 29674, 29691, 29719),
class = c("hms", "difftime"), units = "secs")), Year = c("2022", "2022", "2022", "2022"))
然后我将数据转换为共享数据，使用该数据创建一个 ggplot，然后将该图转换为 ggplot，如下所示（变量“most_recent”指的是 'recent' 数据框，由 recent[nrow(recent),]:
生成sharedhistoric <- SharedData$new(historic, key = ~Date)
sharedrecent <- SharedData$new(recent, key = ~Date)
plot <- ggplot()+geom_line(data=sharedhistoric,aes(x=time, y=cumvol, group=date),color='#BAB0AC', alpha=0.5)+
geom_line(data=sharedrecent ,aes(x=time, y=cumvol, group=date),size=1.2,color='#E15758')+
geom_point(data=most_recent, aes(x=time,y=cumvol), color='#E15759',size=3)+geom_hline(yintercept = 0)+ theme(title=element_text(size=12),panel.background = element_rect(fill='white',color='black'),legend.position='right')+
labs(title = "Vol",subtitle = "Cum Vol so far", x = "Time", y = "Vol")
最后，我将图表转换为 plotly 并使用以下 bcols:
chartyplot <- plotly::ggplotly(plot)
bscols(widths = c(4, 9),
list(
crosstalk::filter_checkbox("Year",
label = "Select Year",
sharedhistoric,
group = ~Year),
crosstalk::filter_select("Date",
label = "Date",
sharedhistoric,
group = ~Date)
), chartyplot)
感谢任何assistance/advice。
据我所知，有两种影响导致了这种行为
- SharedData 对象的（非）唯一键
- 任何不是 select 来自
crosstalk::filter_*的东西都从情节中删除
TL;DR: 实现此目的的方法是确保唯一键，并将不同的数据集分配给同一组。一旦应用任何过滤器，SharedData 对象的任何数据 而不是 部分都会丢失。我们可以通过 HTML 标签修复一些数据来欺骗一些数据 always 保留在图上。
1 键
查看 crosstalk documentation 的键部分，键在数据集中应该是唯一的。因此，在给定的数据集中，date 可能不是一个好的选择。相反，我们可以简单地根据行号创建键（这也是没有提供键时的默认行为）
sharedhistoric <- SharedData$new(historic %>% mutate(key = as.character(row_number())), key = ~key)
sharedrecent <- SharedData$new(recent %>% mutate(key = as.character(row_number())), key = ~key)
...但现在 仅 显示“最近”数据（对于 2019 年，应该 select “历史”数据的第 1-4 行）（左图）。切换 geom_line 语句的顺序（首先是“最近”，然后是“历史”）导致“历史”数据的正确行为，但“最近”消失了（右图）。这实质上意味着，过滤后的键仅应用于添加到 ggplot 的最后一个 SharedData 对象。
交互使用这两个数据集的下一步是将它们分配到同一个组，每个文档可用于 link 多个数据集实例。
sharedhistoric <- SharedData$new(..., key = ~key, group = "mydata")
sharedrecent <- SharedData$new(..., key = ~key, group = "mydata")
这看起来已经更好了，我们不断过滤和恢复“历史”和“最近”数据 - 但 2019 年现在与两个数据集的前 4 行相关联（因为重复键）：
一种可能的解决方法是全局定义唯一键并将 sub-datasets 分配给同一组：
historic <- as.data.frame(historic) %>%
dplyr::mutate(date = as.character(date),
set = "historic")
recent <- as.data.frame(recent) %>%
dplyr::mutate(date = as.character(date),
set = "recent")
all <- bind_rows(historic, recent) %>%
dplyr::mutate(key = as.character(row_number()))
sharedall <- SharedData$new(all, key = ~key, group = "mydata")
sharedhistoric <- SharedData$new(all %>% dplyr::filter(set == "historic"), key = ~key, group = "mydata")
sharedrecent <- SharedData$new(all %>% dplyr::filter(set == "recent"), key = ~key, group = "mydata")
#--- no changes to the plot ---
# but choose filter options from full dataset
bscols(widths = c(4, 8),
list(
crosstalk::filter_checkbox("id_year",
label = "Select Year",
sharedall,
group = ~Year),
crosstalk::filter_select("id_date",
label = "Date",
sharedall,
group = ~date)
),
chartyplot)
现在我们可以正确地(de)select历史和最近的数据了。
2 个“丢失”数据点
如果前面的示例仅基于“历史”数据使用过滤器 selection，那么在第一个过滤器 selection 之后，“最近”数据（来自不同年份）似乎无法恢复=90=]编辑。与“most_recent”数据点类似，它不是 SharedData 对象。此数据点最初绘制，但在设置第一个过滤器后立即删除。
但是，这可以通过定义属于同一组的“最新”SharedData 对象以相同的方式解决：
sharedmostrecent <- SharedData$new(all %>% tail(1), key = ~key, group = "mydata")
#plot adjustment
...
geom_line(...) +
geom_point(data=sharedmostrecent, aes(x=time,y=cumvol), color='#E15759',size=3) +
...
有了这个，我们可以 select 和 deselect 图中的所有数据，而不会丢失任何数据。
3 修复一些数据
为了确保“最近”的数据无论（手动过滤器值）如何都存在，我们可以操纵 HTML 输出。首先，我们通过不按年份过滤来分离数据集，而是按 recent/historic & 年份（或任何其他合适的数据子集）过滤：
all <- bind_rows(historic, recent) %>%
dplyr::mutate(key = as.character(row_number()),
dataset = paste0(set, " ", Year))
...
out <- bscols(widths = c(4, 8),
list(
crosstalk::filter_checkbox("id_year",
label = "Select dataset",
sharedall,
group = ~dataset)
),
chartyplot)
然后我们选中并禁用我们最近的数据集的复选框——这可能会做得更优雅，但它在我的 Rmd 中有效：
library(htmltools)
out_tags <- htmltools::renderTags(out)
out_tags$html <- stringr::str_replace(
out_tags$html,
'<input type="checkbox" name="id_year" value="recent 2022"/>',
'<input type="checkbox" name="id_year" value="recent 2022" disabled="disabled" checked="checked"/>'
)
out_tags$html <- HTML(out_tags$html)
as.tags(out_tags)