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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试构建一个结合 ggplot2
的 plotly 和 plotly
.两条垂直线出现在纯ggplot2上,但是一旦我打电话plotly::ggplotly
就这样,他们走开了。我怎样才能让数据也出现在 ggplotly
上版本?如果您有仅使用 plot_ly
的解决方案,那也可以。
数据:
df <- structure(list(date = structure(c(17226, 17257, 17287, 17318,
17348, 17379, 17410, 17440, 17471, 17501, 17226, 17257, 17287,
17318, 17348, 17379, 17410, 17440, 17471, 17501, 17226, 17257,
17287, 17318, 17348, 17379, 17410, 17440, 17471, 17501), class = "Date"),
n = c(253L, 217L, 257L, 166L, 121L, 56L, 68L, 62L, 142L,
20L, 174L, 228L, 180L, 158L, 80L, 39L, 47L, 54L, 107L, 12L,
93L, 74L, 47L, 49L, 55L, 16L, 52L, 53L, 32L, 3L), act = c("a",
"a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b",
"b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "c", "c",
"c", "c", "c", "c", "c")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-30L), .Names = c("date", "n", "act"))
facts_timeline <- structure(list(Date = structure(c(17507, 17293), class = "Date"),
ShortDescription = c("Marketing Campaign", "Relevant Fact 1"
)), row.names = c(NA, -2L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), spec = structure(list(cols = structure(list(Date = structure(list(
format = ""), .Names = "format", class = c("collector_date",
"collector")), Tenant = structure(list(), class = c("collector_character",
"collector")), ShortDescription = structure(list(), class = c("collector_character",
"collector")), LongDescription = structure(list(), class = c("collector_character",
"collector"))), .Names = c("Date", "Tenant", "ShortDescription",
"LongDescription")), default = structure(list(), class = c("collector_guess",
"collector"))), .Names = c("cols", "default"), class = "col_spec"), .Names = c("Date",
"ShortDescription"))
p <- df %>%
ggplot(aes(date, n, group = act, color = act)) +
geom_line() +
geom_vline(data = facts_timeline, aes(xintercept = Date))
p
ggplotly(p)
最佳答案
只需设置 xintercept
数字,一切都会起作用。
p <- df %>%
ggplot(aes(date, n, group = act, color = act)) +
geom_line() +
geom_vline(data = facts_timeline, aes(xintercept = as.numeric(Date)))
p
ggplotly(p)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!