在多面 Altair 图表中重复轴答案

【问题标题】：Repeating an axis in a faceted Altair chart在多面 Altair 图表中重复轴
【发布时间】：2020-03-04 15:44:24
【问题描述】：

给定一个简单的多面图表，例如：

import altair as alt

data = alt.Data(values = [
    { "category" : "a", "x" : 1, "y" : 2 },
    { "category" : "a", "x" : 2, "y" : 4 },
    { "category" : "b", "x" : 1, "y" : 3 },
    { "category" : "b", "x" : 2, "y" : 5 }
])

alt.Chart(data).mark_point().encode(x = "x:Q", y = "y:Q").facet(
    row = "category:O"
)

如何让每个子图表的 x 轴出现，而不是只出现在底部一次？这是为了在有很多子图表时提高可读性...

【问题讨论】：

标签： python altair

【解决方案1】：

很遗憾，在使用行编码时，无法让 x 轴出现在多个图表中。作为一种解决方法，您可以根据过滤后的数据手动 vconcat 图表：

chart = alt.Chart(data).mark_point().encode(x="x:Q", y="y:Q")

alt.vconcat(
    chart.transform_filter(alt.datum.category == 'a'),
    chart.transform_filter(alt.datum.category == 'b')
)

为避免手动写出列值，您可以使用 Python 工具生成不同的子图表；例如，这相当于上面的：

df = pd.DataFrame.from_records([
    { "category" : "a", "x" : 1, "y" : 2 },
    { "category" : "a", "x" : 2, "y" : 4 },
    { "category" : "b", "x" : 1, "y" : 3 },
    { "category" : "b", "x" : 2, "y" : 5 }
])

chart = alt.Chart(df).mark_point().encode(x="x:Q", y="y:Q")

alt.vconcat(
    *(chart.transform_filter(alt.datum.category == val)
      for val in df['category'].unique())
)

【讨论】：

使用这种方法，有没有办法共享 y 轴刻度（没有根据最小值和最大值显式设置）？
是的，使用解析方法：resolve_scale(y='shared')

【解决方案2】：

这是一种重复轴的简单方法，但有一个缺点：

import altair as alt

data = alt.Data(values = [
    { "category" : "a", "x" : 1, "y" : 2 },
    { "category" : "a", "x" : 2, "y" : 4 },
    { "category" : "b", "x" : 1, "y" : 3 },
    { "category" : "b", "x" : 2, "y" : 5 }
])

alt.Chart(data).mark_point().encode(x = "x:Q", y = "y:Q").facet(
    row = "category:O"
).resolve_scale(x='independent')

但是：如果刻面没有相同的 x 轴范围，这也会将它们解耦！据我所知，没有简单的方法可以重复轴而不使各个方面独立。但您始终可以通过固定范围来实现这一目标。

【讨论】：