使用Plotly绘制带分组均值聚合的热力图出错，请求协助

出错原因 #

1. Plotly 不识别 dplyr::group_by() 的分组逻辑，代码里的 group_by(cyl, gear) 完全无效，可直接移除。
2. 热力图要求 z 参数是二维矩阵/宽格式数据，你直接传入原始 mpg 列再通过 transforms 聚合，无法自动将一维聚合结果转换为热力图所需的二维结构，导致结果异常。
3. transforms 中 groups 参数写法错误，不需要用 c(cyl, gear)，但即便修正写法，也无法解决 z 维度不匹配的核心问题。

推荐解法：先计算均值再绘图 #

最稳妥的方式是先用 dplyr 完成分组均值计算，将数据重塑为热力图需要的宽格式后，再传入 Plotly 绘制：

library(plotly)
library(dplyr)
library(tidyr)

# 1. 预处理数据：分组计算均值并转为宽格式
df_agg <- mtcars %>%
  mutate(gear = as.factor(gear), cyl = as.factor(cyl)) %>%
  group_by(cyl, gear) %>%
  summarise(avg_mpg = mean(mpg), .groups = "drop") %>%
  pivot_wider(names_from = cyl, values_from = avg_mpg)

# 2. 提取绘图所需的x、y、z参数
x_vals <- colnames(df_agg)[-1]
y_vals <- df_agg$gear
z_matrix <- as.matrix(df_agg[, -1])

# 3. 绘制热力图
plot_ly(
  x = x_vals,
  y = y_vals,
  z = z_matrix,
  type = "heatmap",
  hoverinfo = "text",
  text = apply(z_matrix, c(1,2), function(x) paste0("平均mpg: ", round(x, 2)))
) %>%
  layout(
    xaxis = list(title = "cyl"),
    yaxis = list(title = "gear")
  )

Plotly原生聚合的尝试（不推荐） #

如果一定要用 Plotly 自带的 transforms 功能，可以调整参数，但这种方式对热力图兼容性较差，容易出现显示异常：

library(plotly)
library(dplyr)

df <- mtcars %>% 
  mutate(gear = as.factor(gear), cyl = as.factor(cyl)) %>% 
  select(cyl, gear, mpg)

plot_ly(df) %>%
  add_trace(
    x = ~cyl,
    y = ~gear,
    z = ~mpg,
    type = "heatmap"
  ) %>%
  layout(
    xaxis = list(type = "category"),
    yaxis = list(type = "category")
  ) %>%
  transform(
    type = "aggregate",
    groups = ~interaction(cyl, gear),
    aggregations = list(
      list(target = "z", func = "avg", enabled = TRUE)
    )
  )

注意：这种方法仍可能出现显示问题，因为热力图底层依赖二维 z 矩阵，原生聚合生成的一维数据无法很好适配，因此优先推荐第一种先聚合再绘图的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Erin