根据群组统计信息对Altair绘图的各个方面进行排序

Question

我想基于一些组统计信息（例如均值，西格玛等）来更改Altair图表的构面顺序。

在某些情况下，排序函数可能会更复杂，例如两个移动平均值之间的差异，EWMA的斜率等，因此，我也希望能够按顺序“通过”。 / p>

这是可测试的案例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import altair as alt

alt.renderers.enable('notebook')

# make some data to test
N = 500
df = pd.DataFrame({
    'Date Time': pd.date_range('2019-06-19', periods=N, freq='H'),
    'A':  np.random.normal(6, 1, N),
    'B': np.random.normal(5, 1, N),
    'C': np.random.normal(7, 1, N),
    'D': np.random.normal(8, 1, N)
}).melt('Date Time')

# render the chart using facets
p = alt.Chart(df).mark_point().encode(
    facet='variable',
    y='value',
    x='Date Time',
    color='variable',
)

# set some aditional properties
p.properties(width=230, height=150, columns=3).resolve_scale()

以下哪个图表会按字母顺序对构面进行排序：

我希望排序顺序为最大均值到最小均值：

var_order = df.groupby('variable').mean().sort_values('variable', ascending=False).index.values
var_order

产生：

array(['D', 'C', 'B', 'A'], dtype=object)

我阅读了一些文章，指出可以对x和y进行排序，但是在这种情况下，我想对面孔进行排序。

Answer 1

您可以在EncodingSortField编码上使用facet；例如

p = alt.Chart(df).mark_point().encode(
    y='value',
    x='Date Time',
    color='variable',
    facet=alt.Facet('variable',
        sort=alt.EncodingSortField('value', op='mean', order='descending')
    )
)

# set some aditional properties
p.properties(width=230, height=150, columns=3).resolve_scale()

对于更复杂的计算，您可以使用计算转换和/或聚合转换来计算新字段，并以此排序。