将绘图导出到Plot.ly时出错

Question

我有以下数据(前20行的样本)：

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

我用这样的方法画出来：

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，当我想将它导出到Plot.ly时，我会得到以下错误：

> 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

我已经寻找了这些错误，但是解释彻底地让我困惑。“需要真假值的缺失值。”如果您在您的过程中使用逻辑术语( if / all /TRUE/FALSE等)，则应该会发生这种情况，而我根本没有！即使在我得到的图的值中检查任何NA时：

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

当有不同长度的对象时，“更长的对象长度不是短对象长度的倍数”应该会弹出，但是我只使用一个具有3行完全相同长度的对象。当我请求这些行时，图的值确实给了我一个NULL，但这应该会发生..

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

总之，我很困惑，不知道如何正确处理这些错误，有人能详细说明一下吗？

耽误您时间，实在对不起。

编辑:我尝试用1:100的随机样本将一个不同的图形导出到Plot.ly，这很好，我很确定错误在我的数据中，我只是想不出如何修复它。

EDIT2:回复@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")

而尾巴：

> 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")

我一点也不惊讶，在数据集中有相当多的NA，但它们不应该被证明是一个问题，因为我以前使用过类似的(更大的)数据集。

如果您愿意的话，我还有.csv文件供您使用：https://www.mediafire.com/?jij1vlp14a29ntt

Answer 1

问题是如何处理娜的..。我通过运行以下代码获得了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)，因为只加载"ggplot2"，就会得到以下错误：

Error: could not find function "theme_few"

和

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

分别使用。我想这些都是依赖问题(也许您使用的是一个版本的“version”？)。

我不知道theme_few()的魔力是什么，但如果我不在zmeltdata上使用na.omit()，我的pZ情节如下所示：

​

哦，“每周10”后面是“每周1”，而不是“每周9”之后。所以无论如何你都不想把这个发出去！所以我不能准确地复制你的ggplot例子。但我想知道你是否真的想保留这些NA( CSV本身读"NA"，我以为是空白的“单元格”)。你难道不想事先处理这些吗？

注意，当我在na.omit()上不使用zmeltdata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).

再说一遍，除了纯粹的显示/绘图考虑之外，因为这看起来像科学数据，你不想用实际数字来表示周数吗?如果你真的想要字符串的话，你不想用数字来填充数字吗？(“每周01”、“每周02”等)看起来丢失的数据都在跟踪..。只有几周的10+还没有数据，对吗？

谢谢你的报道，

玛丽安