如何在 Altair 中重现 Unsub 直方图？

如何解决如何在 Altair 中重现 Unsub 直方图？

Unsub 的直方图显示将每个期刊标题作为一个单独的框堆叠在一起，然后在 x 轴上按每次使用成本排名。

https://i.ibb.co/2FvXhFp/unsub.jpg（由于我的新帐户无法发布图片）

我想在 altair 中重现这个，我不知道如何“分解”直方图的条形。

https://i.ibb.co/jzX4N2r/altair.jpg

    hist = alt.Chart(df[filt_to_100]).mark_bar().encode(
    alt.X('cpu:Q',bin=alt.Bin(maxbins=100)),y='count()'
    ).interactive()
hist

我确定它与 y=count() 函数有关，但我找不到让它显示单个点的方法。我也尝试将其切换为 mark_circle()，但看起来也不对。

解决方法

您可以通过 detail 参数在一定程度上复制它。但是，没有为每个观察添加白线，我不确定这是不是因为它们与轴上的内容很好地对齐（我尝试设置 nice=False 但无济于事），也许有人有知识的可以填写。

import altair as alt
from vega_datasets import data

source = data.cars()

alt.Chart(source.reset_index(),height=200).mark_bar().encode(
    alt.X("Horsepower",bin=alt.Bin(maxbins=50)),alt.Y('count()',axis=alt.Axis(grid=False)),alt.Detail('index')
).configure_view(strokeWidth=0)

,

具有类似结果的另一种方法是重新格式化您的数据框，使其具有从 0 到每个 bin 的最大计数的列，然后使用 mark_rect 绘制它：

import altair as alt
from vega_datasets import data

source = data.cars()

# Add index from zero to max count (bin height) for each group
source2 = source.groupby('Horsepower',as_index=False).apply(lambda x: x.reset_index(drop = True)).reset_index()

alt.Chart(source2,height=200,width=800).mark_rect(size=8,strokeWidth=1,stroke='white').encode(
    alt.X('Horsepower:O'),alt.Y('level_1:O',title='Count',scale=alt.Scale(reverse=True)),)

如果您希望它更类似于直方图 x 轴，您可以使用 pd.cut 将马力分成多个区间，但您不能直接在 Altair 中使用区间数据类型，因此您需要分配一个每个垃圾箱的编号。