如何在 Altair 中制作“小倍数”（地图）图表

Question

我正在尝试制作一个小的倍数地图；像这样的

与 GeoPandas 和 Altair。我的数据集有以下字段：

• weekNumber
• percentageDiff
• geometry

我想为每个weekNumber 创建一个映射，显示percentageDiff 列中的值。

我已经设法在一行上制作了多张地图，但不是在像这样的网格中。这是我的一行地图代码：

charts = []
for x in range(12):
    chart = alt.Chart(ntaGeoData[ntaGeoData.weekNumber == x]).mark_geoshape().encode(
        color=alt.Color(
            'percentageDiff:Q',
            scale=alt.Scale(scheme='redblue',domain=(-1,1)))
    ).properties(
        width=200,
        height=200
    )
    charts.append(chart)

alt.hconcat(*charts)

有什么想法吗？谢谢！

实际数据如下：

geometry    weekNumber  citiStartDiff   NTAName
0   POLYGON ((-73.99236 40.68969, -73.99436 40.690...   0   -0.319463   Brooklyn Heights-Cobble Hill
1   POLYGON ((-73.99236 40.68969, -73.99436 40.690...   1   0.232122    Brooklyn Heights-Cobble Hill
2   POLYGON ((-73.99236 40.68969, -73.99436 40.690...   2   0.101468    Brooklyn Heights-Cobble Hill
3   POLYGON ((-73.99236 40.68969, -73.99436 40.690...   3   0.191144    Brooklyn Heights-Cobble Hill
4   POLYGON ((-73.99236 40.68969, -73.99436 40.690...   4   0.378864    Brooklyn Heights-Cobble Hill
... ... ... ... ...
6147    MULTIPOLYGON (((-73.86523 40.57046, -73.86454 ...   4   2.520000    park-cemetery-etc-Queens
6148    MULTIPOLYGON (((-73.86523 40.57046, -73.86454 ...   5   0.030769    park-cemetery-etc-Queens
6149    MULTIPOLYGON (((-73.86523 40.57046, -73.86454 ...   6   -0.015625   park-cemetery-etc-Queens
6150    MULTIPOLYGON (((-73.86523 40.57046, -73.86454 ...   7   1.150000    park-cemetery-etc-Queens
6151    MULTIPOLYGON (((-73.86523 40.57046, -73.86454 ...   8   0.509804    park-cemetery-etc-Queens

Answer 1

听起来您想要wrapped facet。它看起来像这样：

alt.Chart(ntaGeoData).mark_geoshape().encode(
    color=alt.Color(
        'percentageDiff:Q',
        scale=alt.Scale(scheme='redblue',domain=(-1,1))),
    facet=alt.Facet('weekNumber:O', columns=4)
).properties(
    width=200,
    height=200
)

不幸的是，由于 Vega-Lite 中的 bug，这种刻面不适用于地理可视化。作为一种解决方法，您可以手动过滤 pandas 中的数据，并通过连接创建一个小的倍数图表。例如：

alt.concat(*(
    alt.Chart(ntaGeoData[ntaGeoData.weekNumber == weekNumber]).mark_geoshape().encode(
      color='citiStartDiff:Q',
    ).properties(
      width=200, height=200
    )
    for weekNumber in range(8)
  ), columns=4
)