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给定一个简单的多面图表,例如:

import altair as alt

data = alt.Data(values = [
    { "category" : "a", "x" : 1, "y" : 2 },
    { "category" : "a", "x" : 2, "y" : 4 },
    { "category" : "b", "x" : 1, "y" : 3 },
    { "category" : "b", "x" : 2, "y" : 5 }
])

alt.Chart(data).mark_point().encode(x = "x:Q", y = "y:Q").facet(
    row = "category:O"
)

你如何让每个子图的 x 轴出现,而不是只在底部出现一次?这是为了在有很多子图表时提高可读性...

图表

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2 回答 2

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不幸的是,在使用行编码时,无法让 x 轴出现在多个图表中。作为一种解决方法,您可以根据过滤的数据手动 vconcat 图表:

chart = alt.Chart(data).mark_point().encode(x="x:Q", y="y:Q")

alt.vconcat(
    chart.transform_filter(alt.datum.category == 'a'),
    chart.transform_filter(alt.datum.category == 'b')
)

在此处输入图像描述

为避免手动写出列值,您可以使用 Python 工具生成不同的子图表;例如,这相当于上面的:

df = pd.DataFrame.from_records([
    { "category" : "a", "x" : 1, "y" : 2 },
    { "category" : "a", "x" : 2, "y" : 4 },
    { "category" : "b", "x" : 1, "y" : 3 },
    { "category" : "b", "x" : 2, "y" : 5 }
])

chart = alt.Chart(df).mark_point().encode(x="x:Q", y="y:Q")

alt.vconcat(
    *(chart.transform_filter(alt.datum.category == val)
      for val in df['category'].unique())
)
于 2018-11-07T02:22:33.583 回答
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这是一种重复轴的简单方法,但有一个缺点:

import altair as alt

data = alt.Data(values = [
    { "category" : "a", "x" : 1, "y" : 2 },
    { "category" : "a", "x" : 2, "y" : 4 },
    { "category" : "b", "x" : 1, "y" : 3 },
    { "category" : "b", "x" : 2, "y" : 5 }
])

alt.Chart(data).mark_point().encode(x = "x:Q", y = "y:Q").facet(
    row = "category:O"
).resolve_scale(x='independent')

但是:如果刻面没有相同的 x 轴范围,这也会将它们解耦!据我所知,没有简单的方法可以重复轴而不使各个方面独立。但是你总是可以固定范围来实现这一点。

于 2020-03-04T07:44:24.187 回答