在 R 绘图子图中，如何只显示一个图例？

我会给你两个答案，一个是直截了当的答案，一个是为了更好的实践和后代（这也有助于更好地理解问题）：

1. 直截了当的答案：
   尝试在函数内添加，而不是在函数中添加。如果我们看一下文档：showlegend = FALSEplot_ly()layout()?subplot

   在绘图序列中稍后找到的布局选项将覆盖在序列中较早找到的选项。

   换句话说，布局选项仅取自上一个绘图。但是使用函数中的选项会影响跟踪本身，将其行为保存在 . 您的代码现在如下所示：showlegendshowlegendplot_ly()subplot

   require(plotly)  
   p1 <- plot_ly(data=iris,x=~Sepal.Length,y=~Sepal.Width,split=~Species,showlegend = F)
   p2 <-  plot_ly(data=iris,x=~Sepal.Length,y=~Sepal.Width,split=~Species, showlegend = T)  
   subplot(p1,p2)
   

2. 在 plotly 4.0 及更高版本下更好的实践。
   使用管道运算符和函数代替 ，如下所示：%>%group_by()split

   p1 <-
     iris%>%
     group_by(Species)%>%
     plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species)%>%
     add_markers(y= ~Sepal.Width)
   p2 <-
     iris%>%
     group_by(Species)%>%
     plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species)%>%
     add_markers(y= ~Sepal.Width, showlegend = F)
   subplot(p1,p2)
   

这种做法可以让你更好地了解迹线在绘图中的工作原理。您可以看到，数据首先被分组 ，传递给初始化绘图的函数，然后指定跟踪类型（标记）以实际绘制绘图。
当您想要添加或删除跟踪及其各自的选项、添加分组变量或拆分/汇总表时，像这样编写代码会更容易。Speciesplot_ly()

上面的答案导致了一个小问题。图例仅与第一个情节互动。您需要将图例组添加到plot_ly函数中，以使图例与两个图交互。

library(plotly)
p1 <-
  iris%>%
  group_by(Species)%>%
  plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species, legendgroup=~Species)%>%
  add_markers(y= ~Sepal.Width)
p2 <-
  iris%>%
  group_by(Species)%>%
  plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species, legendgroup=~Species)%>%
  add_markers(y= ~Sepal.Width, showlegend=F)
subplot(p1,p2)

到目前为止，给出的答案中似乎有一些不确定的点。

首先，据我所知，数据框分组没有任何影响。这是一个排序而不是分组的问题（正如上面马耳他的评论所表明的那样）。因此，数据框必须按用作分组变量的变量进行排序。但是还有另一个陷阱，它仍然阻止了代码的工作。因此，除了要求之外，您还必须确保legendgroup

1. 您的数据框是按分组变量排序的（幸运的是，虹膜数据已经按 ），Species
2. 您使用的变量不包含缺失值 （NA）。

因此，这应该有效：

library(plotly)
p1 <-
  iris %>%
  arrange(Species) %>%
  plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
  add_markers(y = ~Sepal.Width)
p2 <-
  iris %>%
  arrange(Species) %>%
  plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
  add_markers(y= ~Sepal.Width, showlegend = FALSE)

subplot(p1, p2)

以下示例不起作用：

1. 按错误变量排序：

   p1 <-
     iris %>%
     arrange(Sepal.Length) %>%
     plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width)
   p2 <-
     iris%>%
     arrange(Sepal.Length) %>%
     plot_ly(x=~Sepal.Length, color= ~Species, legendgroup=~Species)%>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width, showlegend = FALSE)
   
   subplot(p1, p2)
   

2. 具有缺失值的变量：

   df <- iris
   df$Sepal.Length[2] <- NA
   head(df)
   
   #>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
   #> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
   #> 2           NA         3.0          1.4         0.2  setosa
   #> 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
   #> 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
   #> 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
   #> 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
   
   p1 <-
     df %>%
     arrange(Species) %>%
     plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species) %>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width)
   p2 <-
    df %>%
     arrange(Species) %>%
     plot_ly(x = ~Sepal.Length, color = ~Species, legendgroup = ~Species)%>%
     add_markers(y = ~Sepal.Width, showlegend = FALSE)
   
   subplot(p1, p2)
   

也许你可以尝试一个简单的方法。(plotly 4.9.2)

subplot(style(p1, showlegend = F), p2)

它只会显示 p2 的图例。希望这行得通。