我现在面临着同样的问题，here描述的方法不适用于几千行数据。

我没有一个完全有效的解决方案，但我的想法是根据滑块值调整x轴范围，而不是重复使用每帧的数据（参见示例图p_range_slider）。不幸的是，这没有为我们提供“播放”按钮。

我认为可以以类似的方式使用animation_slider()，但是传递给animation_slider()的steps参数没有求值（参见示例图p_animation_slider）。步骤仍然与动画帧绑定（如?animation_slider中所述）。
更新：此行为是 * 设计预期 * 参见sources：

# don't let the user override steps
  slider$steps <- steps

此外，构建两个共享x轴的subplot也不成功。

library(plotly)

DF <- data.frame(
  n = 1:50,
  x = seq(0, 12, length = 50),
  y = runif(n = 50, min = 0, max = 10)
)

steps <- list()

for (i in seq_len(nrow(DF))) {
  steps[[i]] <- list(
    args = list("xaxis", list(range = c(0, i))),
    label = i,
    method = "relayout",
    value = i
  )
}

# Custom range slider -----------------------------------------------------

p_range_slider <- plot_ly(
  DF,
  x = ~ x,
  y = ~ y,
  type = "scatter",
  mode = "markers"
) %>% layout(title = "Custom range slider",
       xaxis = list(range = steps[[1]]$args[[2]]$range),
       sliders = list(
         list(
           active = 0, 
           currentvalue = list(prefix = "X-max: "), 
           pad = list(t = 20), 
           steps = steps)))

p_range_slider

# Animation slider --------------------------------------------------------

p_animation_slider <- plot_ly(
  DF,
  x = ~ x,
  y = ~ y,
  type = "scatter",
  mode = "markers",
  frame = ~ n
) %>% layout(title = "Animation slider") %>% animation_slider(
  active = 6,
  currentvalue = list(prefix = "X-max: "),
  pad = list(t = 20),
  steps = steps # custom steps are ignored
)

p_animation_slider

# subplot(p_range_slider, p_animation_slider, nrows = 2, margin = 0.05, shareX = TRUE)

看起来animation_slider()需要允许它的steps参数来执行自定义操作（从定义的框架中解除绑定）。
也许可以在R？-Filter in R中使用过滤器（避免轴重缩放）为python API重现this方法
下面是一个关于如何在R中使用过滤器变换和自定义范围滑块的示例，但是仍然没有动画（没有预先计算每帧）：

DF <- data.frame(x = rep(1:10, 2), y = runif(20), group = rep(LETTERS[1:2], each = 10))

steps <- list()

for (i in seq_along(unique(DF$x))) {
  steps[[i]] <- list(
    args = list('transforms[0].value', i),
    label = i,
    method = "restyle",
    value = i
  )
}

p_filter_slider <- plot_ly(
  DF,
  x = ~ x,
  y = ~ y,
  color = ~ group,
  type = "scatter",
  mode = "lines+markers",
  transforms = list(
    list(
      type = 'filter',
      target = 'x',
      operation = '<=',
      value = ~ x
    )
  )
) %>% layout(title = "Custom filter slider",
             xaxis = list(range = c(0.5, length(unique(DF$x))+0.5)),
             sliders = list(
               list(
                 active = 0, 
                 currentvalue = list(prefix = "X-max: "), 
                 pad = list(t = 20), 
                 steps = steps))
             )

p_filter_slider

其他信息：

动画_滑块documentation
JS滑块attributes
相关的GitHub issue
RStudio社区question
这是plotly论坛上的相同的question。

我们遇到了类似的问题，每分钟有数千个数据点，所以作为第一步，我创建了另一个列“time_chunk”，它将时间四舍五入到分钟。
然后我用time_chunks来代替非常精确的分钟数据（带小数位），这样我得到了更合理的块数。
动画不是完全平滑的，但我们的数据大约是20-40分钟长，所以它是合理的，处理速度快。
所以，理论上说：

fig <- fig %>%
mutate(time_chunk = floor(time_min))

fig <- accumulate_by(fig, ~ time_chunk)