在分组数据上使用工具提示时，ggvis 中的值消失

这很好用

library(dplyr)
library(ggvis)

years <- as.factor(c(2013,2013,2014,2014,2015,2015))
months <- c(1,2,1,2,1,2)
values <- c(3,2,4,6,5,1)

df <- data.frame(years,months,values)


df %>% 
  group_by(years) %>% 
  ggvis(~months, ~values) %>% 
  layer_points( fill = ~years)

但是，当我添加工具提示时，所有点都会立即出现，但仅保留 2015 年的值

 df <- cbind(df, id = seq_len(nrow(df))) 

all_values <- function(x) {
  if(is.null(x)) return(NULL)
  row <- df[df$id == x$id,]
  paste0(names(row),": ",format(row), collapse = "<br />")
}

df %>% 
  group_by(years) %>% 
  ggvis(~months, ~values, key:= ~id) %>% 
  layer_points( fill = ~years) %>%
  add_tooltip(all_values, "hover") 

可能是一些简单的错误，但任何帮助表示赞赏 干杯

目前，尝试在数据分组时添加特定于行的工具提示似乎不起作用。实际上，这是有道理的，因为分组意味着您可能需要按组获取信息。

您不需要在您的layer_points根本没有示例，但是如果您想要特定年份的点和点之间的线，则需要它。如果这是您想要的，您可以在添加点后对数据集进行分组，然后将key in layer_points而不是在整体上ggvis.

df %>% 
    ggvis(~months, ~values) %>% 
    layer_points( fill = ~years, key:= ~id) %>%
    add_tooltip(all_values, "hover") %>%
    group_by(years) %>%
    layer_lines(stroke = ~years, strokeWidth := 2)

这并不完全理想，因为即使行没有与其关联的唯一 ID 数据，工具提示仍然会显示行。要更改此设置，请对工具提示函数进行一些小更改以检查 id 变量是否为NULL而不是来自的整个数据集ggvis.

all_values = function(x) {
    if(is.null(x$id)) return(NULL)
    row <- df[df$id == x$id,]
    paste0(names(row),": ",format(row), collapse = "<br />")
}

您可以在组级别添加工具提示，但您需要弄清楚要显示哪种类型的摘要信息。在工具提示的函数中，您将使用分组变量而不是id.

例如，您可以只显示与该组关联的所有值。按照我设置的方式，您需要单击该行才能查看组信息：

group_values1 = function(x) {
    if(is.null(x)) return(NULL)
    group = df[df$years == unique(x$years),]
    paste0(names(group), ": ", format(group), collapse = "<br />")
}

df %>% 
    ggvis(~months, ~values) %>% 
    layer_points( fill = ~years, key:= ~id) %>%
    add_tooltip(all_values, "hover") %>%
    group_by(years) %>%
    layer_lines(stroke = ~years, strokeWidth := 2) %>%
    add_tooltip(group_values1, "click")

您可能想显示摘要信息。在此示例中，我将显示总体变化values以及工具提示中过去了多少个月。我使用以下函数制作摘要数据集dplyr.

group_values2 = function(x) {
    if(is.null(x)) return(NULL)
    group = df[df$years == unique(x$years),]
    groupval = group %>% group_by(years) %>% 
        summarise(`Change in value` = max(values) - min(values), 
                            `Months Passed` = max(months) - min(months))
    paste0(names(groupval), ": ", format(groupval), collapse = "<br />")
}

df %>% 
    ggvis(~months, ~values) %>% 
    layer_points( fill = ~years, key:= ~id) %>%
    add_tooltip(all_values, "hover") %>%
    group_by(years) %>%
    layer_lines(stroke = ~years, strokeWidth := 2) %>%
    add_tooltip(group_values2, "click")