I'm trying to plot the data for various months, with different traces representing a year for data in a timeseries like dataframe. My desired output is an interactive version of the graph below, given a long data.frame. (data and code given below)

visual inspection of data -

          y year       time
1  15.70525 2005 0.41666667
2  15.82955 2005 0.50000000
3  17.55470 2005 0.58333333
4  18.10086 2005 0.66666667
5  17.49667 2005 0.75000000
6  19.34727 2005 0.83333333
7  20.03129 2005 0.91666667
8  23.48669 2006 0.00000000
9  12.53699 2006 0.08333333
10 15.46702 2006 0.16666667

A ggplotly solution exists, but I want to avoid it. Thus, in native plotly, how to -

1. Plot multiple traces in a long data.frame with the data for each trace defined by a grouping variable.
2. Define a custom colorscale on the colorbar.

I have a working solution for 1, but am not sue if it's the idomatic way in plotly; however, I'm completely stuck on 2.

I achieved point 1 by converting the data from long to wide and adding a trace for each column. For some predefined colours, my approach is below -

library(plotly)
yr.names <- as.character(unique(data[['year']]))
colours <- c("#F8766D", "#7CAE00", "#00BFC4", "#C77CFF")
data <- stats::reshape(
  data = data, direction = 'wide', idvar = c('time'), 
  timevar = 'year', v.names = 'y'
)
colnames(data)[2:ncol(data)] <- yr.names
data <- data[order(data[['time']]), ]
p <- plot_ly(data = data)
for (i in seq_along(yr.names)) {
  p <- add_trace(
    p = p, y = data[[yr.names[i]]], x = ~time, name = yr.names[i], 
    type = 'scatter', mode = 'lines', line = list(color = colours[i])
  )
}
p

This yields -

Next, how do I tell plotly that year in my case is a continuous variable? In other words, how do I manually define a colorbar/colorscale that will do what I want it to do?

Here's my attempt that does not work -

nCol <- length(colours)
colourscale <- data.frame(
  y = seq(0, 1, length.out = nCol), 
  col = as.character(colours)
)
p <- plot_ly(
  x = seq(0, 1, length.out = nCol), type = 'scatter', mode = 'markers', 
  y = mean(data[[yr.names[1]]], na.rm = TRUE), hoverinfo = 'none', marker = list(
    size = rep(0, nCol), color = as.numeric(yr.names), colorscale = colourscale,
    colors = colours, 
    colorbar = list(
      title = 'Year', nticks = nCol
    )
  )
)
for (i in seq_along(yr.names)) {
  p <- add_trace(
    p = p, y = data[[yr.names[i]]], x = data[['time']], name = yr.names[i], 
    type = 'scatter', mode = 'lines+markers', line = list(color = colours[i]), 
    showlegend = FALSE
  )
}
p

This yields -

which is not obviously not correct. Any pointers?

Data for the question

data <- data.frame(
  y = c(
    15.705248, 15.82955, 17.554701, 18.100864, 17.496668, 19.347265, 
    20.031291, 23.486694, 12.536987, 15.467018, 14.233539, 17.783058, 
    16.291602, 16.980282, 18.612189, 16.623343, 21.430241, 23.575517, 
    23.334206, 28.038383, 16.763869, 19.792754, 16.427305, 21.000742, 
    20.681002, 21.83489, 23.93020353, 22.93035694, 23.26333992, 
    25.25003022, 25.80609, 29.665356, 21.654285, 18.264945, 23.107677, 
    22.91251, 19.43174
  ), year = c(
    2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2006, 2006, 2006, 2006, 
    2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2007, 2007, 2007, 
    2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2008, 2008, 
    2008, 2008, 2008, 2008
  ), time = c(
    0.416666666666667, 0.5, 0.583333333333333, 
    0.666666666666667, 0.75, 0.833333333333333, 0.916666666666667, 
    0, 0.0833333333333333, 0.166666666666667, 0.25, 0.333333333333333, 
    0.416666666666667, 0.5, 0.583333333333333, 0.666666666666667, 
    0.75, 0.833333333333333, 0.916666666666667, 0, 0.0833333333333333, 
    0.166666666666667, 0.25, 0.333333333333333, 0.416666666666667, 
    0.5, 0.583333333333333, 0.666666666666667, 0.75, 0.833333333333333, 
    0.916666666666667, 0, 0.0833333333333333, 0.166666666666667, 
    0.25, 0.333333333333333, 0.416666666666667
  )
)

This seemed to have been a bug in plotly. The newer versions fix this bug. My original attempt now works as expected. Here is how the output looks with plotly-4.10.4 -