小时和分钟作为 Altair 图中的标签，跨越一天以上答案

【问题标题】：Hours and minutes as labels in Altair plot spanning more than one day小时和分钟作为 Altair 图中的标签，跨越一天以上
【发布时间】：2020-06-06 14:53:16
【问题描述】：

我正在尝试在 Altair 中创建时间范围跨越几天的时间序列图的 Vega-Lite 规范。因为在我的情况下，哪一天是清楚的，我想通过让标签采用'%H:%M' 的形式来减少我的轴标签中的噪音，即使这会导致标签不明显。

这是一些示例数据；我的实际数据有五分钟的分辨率，但我想这在这里无关紧要：

import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd

# Create data spanning 30 hours, or just over one full day
df = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2018-01-01', periods=30, freq='H'),
                   'data': np.arange(30)**.5})

通过使用其他微不足道的yearmonthdatehoursminutes 转换，我得到以下信息：

alt.Chart(df).mark_line().encode(x='yearmonthdatehoursminutes(time):T', 
y='data:Q')

现在，我的目标是去掉横轴标签中的日期，使它们变成['00:00', '03:00', ..., '21:00', '00:00', '03:00'] 之类的东西，或者任何最合适的间距。

只使用hoursminutes 作为转换的天真方法是行不通的，因为它会合并实际数据：

alt.Chart(df).mark_line().encode(x='hoursminutes(time):T', y='data:Q')

那么，有没有一种声明式的方式来做到这一点？最终，可视化将使用选择来定义水平轴限制，因此使用Axis 明确指定标签似乎并不吸引人。

【问题讨论】：

标签： python time-series data-visualization vega-lite altair

【解决方案1】：

这实际上可以通过在Axis 中指定format 来轻松实现：

alt.Chart(df).mark_line().encode(x=alt.X('time:T', axis=alt.Axis(format='%H:%M')), y='data:Q')

【讨论】：

【解决方案2】：

为了扩展@fuglede 的答案，Altair 中有两个不同的日期和时间概念。

时间格式让您指定时间在轴上的显示方式；它们看起来像这样：

chart.encode(
    x=alt.X('time:T', axis=alt.Axis(format='%H:%M'))
)

Altair 使用来自d3-time-format 的格式代码。

时间单位可让您指定数据的分组方式，它们还可以调整默认时间格式以匹配。它们看起来像这样：

chart.encode(
    x=alt.X('time:T', timeUnit='hoursminutes')
)

或通过简写：

chart.encode(
    x='hoursminutes(time):T'
)

列出了可用的时间单位here。

如果您只想调整轴格式，请使用时间格式。如果您想根据时间跨度进行分组（即按年、按月、按小时等对数据进行分组），请使用时间单位。这方面的示例出现在 Altair 文档中，例如Altair 示例库中的 Seattle Weather Heatmap。

【讨论】：