如何在 Altair 中创建分组条形图?
How to create a grouped bar chart in Altair?
如何在 Altair 中创建分组条形图?我正在尝试以下操作,但它只是并排生成两个图表。
Chart(data).mark_bar().encode(
column='Gender',
x='Genre',
y='Rating',
color='Gender'
)
组条形图示例
我展示了一个简化的例子Grouped Bar Chart from Altair's documentation. You can also see the full documentation here。
基本上,您必须指定 x 轴 Gender
(每个子图中的 F 或 M),y 轴为 Rating
,Genre
为 Column
。
from altair import *
import pandas as pd
# create dataframe
df = pd.DataFrame([['Action', 5, 'F'],
['Crime', 10, 'F'],
['Action', 3, 'M'],
['Crime', 9, 'M']],
columns=['Genre', 'Rating', 'Gender'])
chart = Chart(df).mark_bar().encode(
column=Column('Genre'),
x=X('Gender'),
y=Y('Rating'),
color=Color('Gender', scale=Scale(range=['#EA98D2', '#659CCA']))
).configure_facet_cell(
strokeWidth=0.0,
)
chart.display() # will show the plot
条形图如下所示
添加轴参数
您只需遵循文档中的 Axis
参数即可使绘图看起来更漂亮:
chart = Chart(df).mark_bar().encode(
column=Column('Genre',
axis=Axis(axisWidth=1.0, offset=-8.0, orient='bottom'),
scale=Scale(padding=4.0)),
x=X('Gender', axis=False),
y=Y('Rating', axis=Axis(grid=False)),
color=Color('Gender', scale=Scale(range=['#EA98D2', '#659CCA']))
).configure_facet_cell(
strokeWidth=0.0,
)
chart.display()
如果您在较新版本的 Altair(自 4.2.0 起)上尝试接受的答案。你会注意到它不起作用。一些 API 已经改变,所以要在 Altair 4.2.0 中获得相同的结果,您可以使用我对 的回答中发布的方法。对于 Altair 的开发版本(可能会发布为 5.0),这变得更容易实现,因为您可以像这样使用 xOffset
编码而无需对图表进行分面:
import altair as alt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Action', 5, 'F'],
['Crime', 10, 'F'],
['Action', 3, 'M'],
['Crime', 9, 'M']],
columns=['Genre', 'Rating', 'Gender'])
chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
x=alt.X('Genre', axis=alt.Axis(labelAngle=0)),
xOffset='Gender',
y=alt.Y('Rating', axis=alt.Axis(grid=False)),
color='Gender'
).configure_view(
stroke=None,
)
chart
如何在 Altair 中创建分组条形图?我正在尝试以下操作,但它只是并排生成两个图表。
Chart(data).mark_bar().encode(
column='Gender',
x='Genre',
y='Rating',
color='Gender'
)
组条形图示例
我展示了一个简化的例子Grouped Bar Chart from Altair's documentation. You can also see the full documentation here。
基本上,您必须指定 x 轴 Gender
(每个子图中的 F 或 M),y 轴为 Rating
,Genre
为 Column
。
from altair import *
import pandas as pd
# create dataframe
df = pd.DataFrame([['Action', 5, 'F'],
['Crime', 10, 'F'],
['Action', 3, 'M'],
['Crime', 9, 'M']],
columns=['Genre', 'Rating', 'Gender'])
chart = Chart(df).mark_bar().encode(
column=Column('Genre'),
x=X('Gender'),
y=Y('Rating'),
color=Color('Gender', scale=Scale(range=['#EA98D2', '#659CCA']))
).configure_facet_cell(
strokeWidth=0.0,
)
chart.display() # will show the plot
条形图如下所示
添加轴参数
您只需遵循文档中的 Axis
参数即可使绘图看起来更漂亮:
chart = Chart(df).mark_bar().encode(
column=Column('Genre',
axis=Axis(axisWidth=1.0, offset=-8.0, orient='bottom'),
scale=Scale(padding=4.0)),
x=X('Gender', axis=False),
y=Y('Rating', axis=Axis(grid=False)),
color=Color('Gender', scale=Scale(range=['#EA98D2', '#659CCA']))
).configure_facet_cell(
strokeWidth=0.0,
)
chart.display()
如果您在较新版本的 Altair(自 4.2.0 起)上尝试接受的答案。你会注意到它不起作用。一些 API 已经改变,所以要在 Altair 4.2.0 中获得相同的结果,您可以使用我对 xOffset
编码而无需对图表进行分面:
import altair as alt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Action', 5, 'F'],
['Crime', 10, 'F'],
['Action', 3, 'M'],
['Crime', 9, 'M']],
columns=['Genre', 'Rating', 'Gender'])
chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
x=alt.X('Genre', axis=alt.Axis(labelAngle=0)),
xOffset='Gender',
y=alt.Y('Rating', axis=alt.Axis(grid=False)),
color='Gender'
).configure_view(
stroke=None,
)
chart