向数据点添加 X-Y 偏移答案

【问题标题】：Adding X-Y offsets to data points向数据点添加 X-Y 偏移
【发布时间】：2019-12-24 10:16:58
【问题描述】：

我正在寻找一种方法来指定绘制数据点的 X-Y 偏移量。我刚刚进入 Altair，所以请多多包涵。

情况：我有一个记录 30 人每日测量值的数据集。每个人每天都可以注册几种不同类型的测量值。

示例数据集和绘图，包含 2 个人和 2 种测量类型：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict({"date": pd.to_datetime(pd.date_range("2019-12-01", periods=5).repeat(4)), 
        "person": pd.np.tile(["Bob", "Amy"], 10), 
        "measurement_type": pd.np.tile(["score_a", "score_a", "score_b", "score_b"], 5), 
        "value": 20.0*np.random.random(size=20)})

import altair as alt

alt.Chart(df, width=600, height=100) \
            .mark_circle(size=150) \
            .encode(x = "date",
                    y = "person",
                    color = alt.Color("value"))

这给了我这个图表：

在上面的示例中，两种测量类型相互叠加。我想根据“measurement_type”列为圆圈添加一个偏移量，以便它们都可以在图表中的日期人位置周围可见。

这是我想要实现的目标的模型：

我一直在搜索文档，但还没有弄清楚如何做到这一点 - 一直在尝试使用“堆栈”选项，dx 和 dy 选项，... 我觉得这应该只是另一个编码通道（offset 或类似的），但它不存在。

谁能指出我正确的方向？

【问题讨论】：

标签： python altair

【解决方案1】：

目前 Altair 中没有偏移编码的概念，因此最好的方法是将列编码与 y 编码结合起来，类似于 Altair 文档中的 Grouped Bar Chart 示例：

alt.Chart(df,
    width=600, height=100
).mark_circle(
    size=150
).encode(
    x = "date",
    row='person',
    y = "measurement_type",
    color = alt.Color("value")
)

然后您可以使用标准 chart configuration 设置微调结果的外观：

alt.Chart(df,
    width=600, height=alt.Step(25)
).mark_circle(
    size=150
).encode(
    x = "date",
    row='person',
    y = alt.Y("measurement_type", title=None),
    color = alt.Color("value")
).configure_facet(
    spacing=10
).configure_view(
    strokeOpacity=0
)

【讨论】：

好的，这看起来确实是最好的解决方案。偏移编码会包含在路线图中吗？

【解决方案2】：

在知道之前我不知道你会得到什么结果，但也许可以编写一个带有参数的函数，例如def chart(DotsOnXAxis, FirstDotsOnYAxis, SecondDotsOnYAxis, OffsetAmount) 然后将这些变量放在正确的位置。

如果你想要一个点的偏移量，可以放在一个系统中，比如：SecondDotsOnYAxis = FirstDotsOnYAxis + OffsetAmount

【讨论】：