Altair中根据转换动态显示散点图中的点数标签

2024-03-06 13:48:51

Altair 中根据转换选择动态显示散点图中的点数标签

在数据可视化的世界中，探索复杂数据集变得越来越重要。一个有效的技巧是使用交互式图形，其中用户可以过滤和选择数据，从而获得更深入的见解。本文将探索如何使用 Altair（一种流行的 Python 数据可视化库）中的转换来实现此目的。

按选择过滤散点图

假设我们有一个包含不同汽车品牌的散点图，其中 x 轴表示马力，y 轴表示每加仑英里数。我们希望允许用户根据兴趣选择特定的汽车品牌，并动态更新散点图以仅显示所选品牌的点。

要实现这一点，我们可以使用 Altair 的 selection_point 方法，该方法允许用户选择一个或多个数据点。然后，我们可以使用 transform_filter 方法仅保留选定点的子集。代码如下：

click = alt.selection_point(encodings=['color'])

scatter = alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower:Q',
    y='Miles_per_Gallon:Q',
    color='Origin:N'
).transform_filter(
    click
)

聚合转换

现在我们已经过滤了散点图，我们希望显示每个品牌剩余的数据点的数量。Altair 的 transform_aggregate 方法可以派上用场。它允许我们对数据进行聚合计算，例如计数、求和或平均值。

scatter = scatter.transform_aggregate(
    count='count()',
    groupby=['Origin']
)

动态文本标记

有了聚合后的计数，我们现在可以创建文本标记来显示这些计数。mark_text 方法用于创建文本标记，我们可以使用 text 编码将聚合后的计数字段指定为文本。

text = scatter.mark_text(
    align='center',
    baseline='middle',
    dx=50,
    text='count:Q'
)

定位文本标记

最后，我们需要将文本标记定位在图表中。Altair 的 encode 方法允许我们指定标记的位置，在这种情况下，我们使用 x 和 y 编码将文本标记定位在每个品牌周围。

text = text.encode(
    x='Origin:N',
    y='count:Q'
)

完整代码和结果

将所有这些步骤放在一起，完整的代码如下：

import altair as alt
from vega_datasets import data

cars = data.cars()

click = alt.selection_point(encodings=['color'])

scatter = alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower:Q',
    y='Miles_per_Gallon:Q',
    color='Origin:N'
).transform_filter(
    click
).transform_aggregate(
    count='count()',
    groupby=['Origin']
)

text = scatter.mark_text(
    align='center',
    baseline='middle',
    dx=50,
    text='count:Q'
).encode(
    x='Origin:N',
    y='count:Q'
)

scatter + text