creating an altair chart based on a dictionary : issue passing pandas 数据框

Question

我正在尝试以编程方式生成不同的 altair 图表。我将这些不同的图表设置基于 alt.Chart.from_dict().

的字典

我已经使用现有图表对图表的整体配置进行了反向工程 chart.to_dict()，但此方法将数据序列化为 json，而我的数据托管在 pandas 数据帧，我正在努力在字典中找到正确的语法来传递数据帧。

我尝试了以下几种变体：

d_chart_config = {
    "data": df, #or df.to_dict()
    "config": {
        "view": {"continuousWidth": 400, "continuousHeight": 300},
        "title": {"anchor": "start", "color": "#4b5c65", "fontSize": 20},
    },
    "mark": {"type": "bar", "size": 40},
    ....}

但还没有设法弄清楚如何或在何处将数据框插入字典中，无论是直接作为数据框还是作为 df.to_dict()

如果您处理过类似的事情，请提供帮助。

Answer 1

生成 Vega-Lite data 字段的纯 pandas 方法是 {"values": df.to_dict(orient="records")}，但这在某些情况下存在问题（即处理日期时间、分类和非标准数字和字符串类型）。

Altair 具有解决这些问题的实用程序，您可以直接使用，即 altair.utils.data.to_values 函数。

例如：

import pandas as pd
from altair.utils.data import to_values

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': pd.date_range('2012', freq='Y', periods=3)})

print(to_values(df))
# {'values': [{'a': 1, 'b': '2012-12-31T00:00:00'},
#   {'a': 2, 'b': '2013-12-31T00:00:00'},
#   {'a': 3, 'b': '2014-12-31T00:00:00'}]}

您可以直接在包含 vega-lite 规范的字典中使用它并生成有效图表：

alt.Chart.from_dict({
    "data": to_values(df),
    "mark": "bar",
    "encoding": {
        "x": {"field": "a", "type": "quantitative"},
        "y": {"field": "b", "type": "ordinal", "timeUnit": "year"},
    }
})

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creating an altair chart based on a dictionary : issue passing pandas dataframe

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