Vega-Lite：如何按字段求和并将其用作类别

Question

所以我的情况如下。我有 60.000 张图片，它们使用 4 个模型进行了训练。每个模型都试图预测图像中的内容，因此我最终得到一个数据集，其中包含每个图像出现 4 次的位置。现在，我想根据有多少模型能够正确地对每个图像进行分组。换句话说，一幅图像可能在所有 4 个模型，还有一个在所有 4 个中都错误，所以第一个应该在类别 4 中，第二个应该在类别 1 中。

我如何使用 Vega-Lite 执行此操作（我知道我可以预处理数据，但我想直接使用 Vega-Lite 执行此操作）。我尝试了以下方法，但没有成功：

vl.markPoint()
    .data(data)
    .transform(
      vl.groupby('image_id'),
      vl.joinaggregate( [{
      "op": "sum",
      "field": "acc",
      "as": "totalacc"}]),
      vl.calculate("datum.totalacc").as('total')
    )
    .encode(
      vl.y().sum('acc'),
      vl.x().fieldQ('total'),
      vl.detail().fieldQ('image_id')
    ).render();

Answer 1

vl.groupby() 本身不会对数据做任何事情。我怀疑您可能想要的转换是这样的：

    .transform(
      vl.groupby('image_id')
        .joinaggregate([{
          "op": "sum",
          "field": "acc",
          "as": "totalacc"
        }]),
      vl.calculate("datum.totalacc").as('total')
    )

Vega-Lite：如何按字段求和并将其用作类别

Vega-Lite: How to sum by a field and use it as a category

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