Question

我可以通过执行以下操作来创建堆积的条形图：

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

data = {'First': {('Header-1', 'H1-A'): 'Red',
                  ('Header-1', 'H1-B'): 'Red',
                  ('Header-1', 'H1-C'): 'Red',
                  ('Header-2', 'H2-A'): 'White',
                  ('Header-2', 'H2-B'): 'White',
                  ('Header-2', 'H2-C'): 'Yellow',
                  ('Header-3', 'H3-A'): 'Red',
                  ('Header-3', 'H3-B'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-C'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-D'): 'Yellow'},
        'Second': {('Header-1', 'H1-A'): 'White',
                   ('Header-1', 'H1-B'): 'Yellow',
                   ('Header-1', 'H1-C'): 'Yellow',
                   ('Header-2', 'H2-A'): 'Yellow',
                   ('Header-2', 'H2-B'): 'Green',
                   ('Header-2', 'H2-C'): 'Green',
                   ('Header-3', 'H3-A'): 'Green',
                   ('Header-3', 'H3-B'): 'Red',
                   ('Header-3', 'H3-C'): 'Red',
                   ('Header-3', 'H3-D'): 'White'},
        'Third': {('Header-1', 'H1-A'): 'Red',
                  ('Header-1', 'H1-B'): 'Green',
                  ('Header-1', 'H1-C'): 'Green',
                  ('Header-2', 'H2-A'): 'Green',
                  ('Header-2', 'H2-B'): 'White',
                  ('Header-2', 'H2-C'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-A'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-B'): 'Green',
                  ('Header-3', 'H3-C'): 'Green',
                  ('Header-3', 'H3-D'): 'Yellow'},        
       }
df = pd.DataFrame(data)
column_counts = df.apply(pd.Series.value_counts).fillna(0)
column_counts[column_counts.columns] = column_counts[column_counts.columns].astype('int64')
unstacked = pd.DataFrame(column_counts.unstack())
unstacked = unstacked.reset_index()
unstacked.columns = ['category','kind','counts']
alt.Chart( unstacked ).mark_bar().encode(
    x='category',
    y='sum(counts)',
    color='kind'
)

我确实可以通过以下方式控制堆栈的顺序：

alt.Chart( unstacked ).mark_bar().encode(
    x='category',
    y='sum(counts)',
    color='kind',
    order=alt.Order(
      'kind',
      sort='descending'
    )
)

但是，alt.Order的sort参数仅接受“升序”或“降序”。我想将顺序自定义为绿色，黄色，红色，白色。

这可能吗？怎么样？

Answer 1

除了基于另一个字段的降序还是升序之外，没有其他方法可以直接提供自定义堆栈顺序。但是您可以通过在字段中输入所需的顺序来自定义该字段。

这可以通过图表规格中的calculate transform（此堆栈顺序方法的vega-lite版本概述为here）或通过对Pandas中的数据进行预处理来完成。

这是预处理方法的一个示例：

unstacked['order'] = unstacked['kind'].replace(
    {val: i for i, val in enumerate(['Green', 'Yellow', 'Red', 'White'])}
)

alt.Chart( unstacked ).mark_bar().encode(
    x='category',
    y='sum(counts)',
    color=alt.Color('kind',
        # optional: make color order in legend match stack order
        sort=alt.EncodingSortField('order', order='descending')
    ),
    order='order',  # this controls stack order
)

排序堆积的条形图

1 个答案: