python - 基于字典创建 altair 图表：传递 pandas 数据框的问题

Question

我正在尝试以编程方式生成不同的 altair 图表。我将这些不同的图表设置基于带有alt.Chart.from_dict().

我已经使用现有图表执行chart.to_dict（）对图表的整体配置进行了逆向工程，但是这种方法将数据序列化为json，而我的数据托管在pandas数据帧中，我正在努力寻找正确的语法传递数据帧的字典。

我尝试了以下几种变体：

d_chart_config = {
    "data": df, #or df.to_dict()
    "config": {
        "view": {"continuousWidth": 400, "continuousHeight": 300},
        "title": {"anchor": "start", "color": "#4b5c65", "fontSize": 20},
    },
    "mark": {"type": "bar", "size": 40},
    ....}

但还没有弄清楚如何或在字典中插入数据帧的位置，无论是直接作为数据帧还是作为 df.to_dict()

如果您管理过类似的事情，请提供帮助。

标签： pythonpandasaltair

Answer 1

生成 Vega-Litedata字段的纯 pandas 方法是{"values": df.to_dict(orient="records")}，但这在某些情况下会出现问题（即处理日期时间、分类和非标准数字和字符串类型）。

Altair 具有解决这些问题的实用程序，您可以直接使用这些实用程序，即altair.utils.data.to_values函数。

例如：

import pandas as pd
from altair.utils.data import to_values

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': pd.date_range('2012', freq='Y', periods=3)})

print(to_values(df))
# {'values': [{'a': 1, 'b': '2012-12-31T00:00:00'},
#   {'a': 2, 'b': '2013-12-31T00:00:00'},
#   {'a': 3, 'b': '2014-12-31T00:00:00'}]}

您可以直接在包含 vega-lite 规范的字典中使用它并生成有效图表：

alt.Chart.from_dict({
    "data": to_values(df),
    "mark": "bar",
    "encoding": {
        "x": {"field": "a", "type": "quantitative"},
        "y": {"field": "b", "type": "ordinal", "timeUnit": "year"},
    }
})