我希望每个子图根据定义条形大小的值对标签进行排序.
见示例图片:
data = {'label': ['A','A','B','B'],'variable': ['x','y','x','y'],'value':[2,4,3,1]} df = pd.DataFrame.from_dict(data) selector = alt.selection_single(empty='all',fields=['label']) bar = alt.Chart(df,title='My Plot').mark_bar().encode( alt.Y('label',sort=alt.EncodingSortField(field="value",op="mean",order='ascending'),axis=alt.Axis(title='Label')),alt.X('value:Q',axis=alt.Axis(format='%',title='Value')),alt.Row('variable',title='Variable'),color=alt.condition(selector,alt.value('orange'),alt.value('lightgray')),tooltip=[alt.Tooltip('label',title='Label'),alt.Tooltip('value:Q',format='.2%',title='Value'),] ).add_selection(selector) chart = (bar).properties(width=700,height=300) display(chart)
在示例中,标签(A,B)现在根据这些标签的所有值的平均值进行排序.我希望订单为标签X的B-A和标签Y的A-B(因此根据altair图的行中显示的标签值降序).
解决方法
通过设计构面图共享它们的轴,这意味着当您对列进行排序时,您将按整个数据集对两个轴进行排序.
如果您希望每个图表单独对其轴进行排序,我认为唯一的方法是手动过滤数据集并连接图表.这是你可以这样做的一种方式:
import altair as alt import pandas as pd df = pd.DataFrame({'label': ['A',1]}) base = alt.Chart(df).mark_bar().encode( alt.Y('label',axis=alt.Axis(title='Label'),op="sum",order='descending')),axis=alt.Axis(format='d',format='d',],) alt.vconcat( base.transform_filter("datum.variable == 'x'").properties(title='x'),base.transform_filter("datum.variable == 'y'").properties(title='y'),title='My Chart' )
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。