Многопользовательская диаграмма, которая делится данными на верхнем уровне в Альтаире - PullRequest
Новая
       5

Многопользовательская диаграмма, которая делится данными на верхнем уровне в Альтаире

0 голосов
/ 28 июня 2018

Как мы можем создавать мультипросмотры, которые обмениваются данными на верхнем уровне в Альтаире?

Например, как нам избежать следующей ситуации, в которой набор данных дважды повторяется в спецификации: 

import altair as alt
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'x': [1.1, 2.5, 3.2], 'y': [0.8, 1.1, 2.7]})
c1 = alt.Chart(data).mark_point().encode(x='y', y='x')
c2 = alt.Chart(data).mark_bar().encode(x='y', y='x')
chart = c1 | c2

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 28 июня 2018

Как уже упоминалось в других ответах, в настоящее время лучшим вариантом для этого является указание данных непосредственно в диаграмме верхнего уровня. Например: 

base = alt.Chart().encode(x='x', y='y')
chart = alt.hconcat(
    base.mark_point(),
    base.mark_bar(),
    data=data
)

Аналогичный шаблон можно использовать с alt.vconcat и alt.layer.

В версии 2.2 Altair (которая еще не выпущена на момент публикации) есть встроенный способ автоматического перемещения всех данных на верхний уровень, о котором вы можете прочитать в соответствующем запросе pull . Если вы запустили следующий код во время сеанса: 

alt.data_transformers.consolidate_datasets = True

, тогда каждый уникальный набор данных, используемый на вашем графике, будет указан только один раз на верхнем уровне, даже если на него ссылаются несколько раз на графике: 

import altair as alt
import pandas as pd

print(alt.__version__)  # 2.2.0dev0

alt.data_transformers.consolidate_datasets = True

data = pd.DataFrame({'x': [1.1, 2.5, 3.2], 'y': [0.8, 1.1, 2.7]})
base = alt.Chart(data).encode(x='y', y='x')
chart = base.mark_bar() | base.mark_point()
print(chart.to_dict())

# {'$schema': 'https://vega.github.io/schema/vega-lite/v2.5.2.json',
#  'config': {'view': {'height': 300, 'width': 400}},
#  'datasets': {'data-3a2675f17784b0259a9c377073f400f2': [{'x': 1.1, 'y': 0.8},
#    {'x': 2.5, 'y': 1.1},
#    {'x': 3.2, 'y': 2.7}]},
#  'hconcat': [{'data': {'name': 'data-3a2675f17784b0259a9c377073f400f2'},
#    'encoding': {'x': {'field': 'y', 'type': 'quantitative'},
#     'y': {'field': 'x', 'type': 'quantitative'}},
#    'mark': 'bar'},
#   {'data': {'name': 'data-3a2675f17784b0259a9c377073f400f2'},
#    'encoding': {'x': {'field': 'y', 'type': 'quantitative'},
#     'y': {'field': 'x', 'type': 'quantitative'}},
#    'mark': 'point'}]}

В настоящее время обсуждается вопрос о том, должно ли это быть поведением по умолчанию; см. https://github.com/altair-viz/altair/issues/981. Я сильно склоняюсь к да, но немного беспокоюсь о том, чтобы сломать вещи в угловых случаях.

0 голосов
/ 28 июня 2018

Мы можем использовать объекты верхнего уровня HConcatChart , VConcatChart и LayerChart .

Пример выглядит следующим образом: 

import altair as alt
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'x': [1.1, 2.5, 3.2], 'y': [0.8, 1.1, 2.7]})
c1 = alt.Chart().mark_point().encode(x='y', y='x')
c2 = alt.Chart().mark_bar().encode(x='y', y='x')
chart = alt.HConcatChart(data, hconcat=[c1,c2])
...