与 Altair 交互绘制时间序列的问题

Question

问题描述

我的目标很基本：在交互式图中绘制时间序列。经过一些研究，我决定尝试 Altair。已经有 QGIS plugins 用于时间序列可视化，但据我所知，none 用于在矢量级别绘制时间序列，交互式单击地图并选择多边形。所以这就是为什么我决定使用 Altair 寻求一个自制的解决方案，也许将它与 Folium 结合起来以在以后添加功能。

我是 Altair 库（以及 Vega 和 Vega-lite）的新手，在数据科学和数据可视化方面也是新手...所以提前为我的无知道歉！

已经有关于如何使用 Altair 绘制时间序列的很好解释的教程（例如 here，或在官方网站上）。但是，据我所知，我的研究案例有一些特殊性尚未完全解决。

数据是使用 Python API for Google Earth Engine 生成的，并使用 Python 和 pandas/geopandas 库进行了预处理：

在Google Earth Engine中，植被指数（当前情况下的NDVI）是在像素级计算特定区域的兴趣（投资回报率）。然后函数 image.reduceRegions() 映射到 ImageCollection 以计算 FeatureCollection 元素的每个多边形中 ndvi 的平均值，它表示农业包裹。导出生成的 矢量文件 。
在Jupyter-lab环境下，数据被加载到geopandas GeoDataFrame对象中并进行预处理，转置DataFrame 并创建一个 datetime 列等，以便使用 Altair 为时间序列表示提供良好的数据形状。

预处理后的数据概览：

我的“最终”目标是在同一张图中显示一个交互式线图，其中一组线代表一个农业地块，地块按不同颜色的作物类型分类，例如绿色的玉米，黄色的小麦，棕色的同类树...（包含每个地块作物类型的信息可以添加到 DataFrame 与另一个 DataFrame).

我想的东西看起来或多或少类似于以下示例，传说中的年份是按作物类型着色的地块：

但到目前为止，我还没有设法让我的数据看起来像这样......根本没有。

如您所见，数据中有许多空值（这是由于云掩蔽函数的应用以及多个 Sentinel-2 轨道与 ROI 相交所致）。我只想省略 earch column/parcel 的非空值，但我不知道此数据配置是否会带来问题（对此有何建议？）。

到目前为止我得到了：

生成前面的图形，对于单个包裹，已经花费了大约 23 秒。哪些方面可能 shoud/cloud 需要改进（如何？）
更重要的是，代表 item/polygon/parcel 值 (NDVI) 的预期线甚至没有显示在图中 （请注意，我选择了一个包含相当少的非空值）。

确实我做错了很多事。如果能得到一些建议来解决（其中一些）问题，那就太好了。

重现问题的数据和代码示例

Here 是 JSON 格式的数据文本示例，用于重现问题的代码如下：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import altair as alt

df= pd.read_json(r"path\to\json\file.json")
df['date']= pd.to_datetime(df['date'])
print(gdf.dtypes)
df

输出：

lines=alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x='date:O',
    y='17811:Q',
    color=alt.Color(
        '17811:Q', scale=alt.Scale(scheme='redyellowgreen', domain=(-1, 1)))
    )
lines.properties(width=700, height=600).interactive()

输出：

在此先感谢您的帮助！

Answer 1

如果我理解正确，主要是你的数据框格式需要更改 from wide to long，你可以通过 pandas 中的 .melt 或 [=14] =] 在牵牛星。对于熔化，熔化列的默认名称为 'variable'（前一列名称）和 'value'（每列的值）：

alt.Chart(df.melt(id_vars='date'), width=500).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='value',
    color=alt.Color('variable')
)

差距来自NaN；如果您希望 Altair 插入缺失值，您可以删除 NaN：

alt.Chart(df.melt(id_vars='date').dropna(), width=500).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='value',
    color=alt.Color('variable')
)

如果你想在 Altair 中完成所有操作，以下等效于上面最后一个 pandas 示例（转换使用 'key' 而不是 'variable' 作为名称前专栏）。我还使用和序号而不是标称类型进行颜色编码，以展示如何使颜色与您的示例更相似。:

alt.Chart(df, width=500).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='value:Q',
    color=alt.Color('key:O')
).transform_fold(
    df.drop(columns='date').columns.tolist()
).transform_filter(
    'isValid(datum.value)'
)

与 Altair 交互绘制时间序列的问题

Problems plotting time-series interactively with Altair

time-series

geopandas

jupyter-lab

altair

google-earth-engine

问题描述

重现问题的数据和代码示例