在Altair中标记分层图表（Python）

Question

我正在尝试在Altair中创建两个分层的直方图（每个垂直直尺）。我想要一个传说来标记这四个标签。

我正在使用可以here找到的第一个“我的体重”数据

我的代码（很长，很抱歉）看起来像这样：

for

最终的分层图表如下所示：

我只想用一个图例指定哪个直方图/均值属于什么。

如果我也可以给它们着色，并且也许以这种方式添加图例，那也很好，但是我不确定如何这样做。

感谢您的见解！

Answer 1

您应该在整个数据集上使用颜色编码，而不是手动创建带有过滤数据的图层：这样，图例将自动生成。

例如：

import altair as alt
import pandas as pd

babyData = pd.read_csv('https://www.stat.berkeley.edu/users/statlabs/data/babiesI.data', delim_whitespace=True)

base = alt.Chart(babyData).transform_filter(
    'datum.smoke != 9'
)

hist = base.mark_bar(opacity=0.5).encode(
    alt.X("bwt:Q",title='Birth Weight (Ounces)', bin=True),
    alt.Y('count()', title='Count'),
    color='smoke:N'
).properties(
    width=400,
    height=400
)

mean = base.mark_rule().encode(
    x='mean(bwt):Q',
    size=alt.value(4),
    color='smoke:N'
)

hist + mean

从那里开始，您可以对每个标记使用Customize the color schemes的标准方法。

Answer 2

@jakevdp击败了我！我打算说同样的话。这是一个完整的示例供您使用。

import pandas as pd
import altair as alt

# Link to data source
URL =  'https://www.stat.berkeley.edu/users/statlabs/data/babiesI.data'
# Read data into a pandas dataframe
df = pd.read_table(URL, sep='\s+')

hist = alt.Chart(df).mark_area(
    opacity=0.7,
    interpolate='step'
).encode(
    alt.X("bwt:Q", axis=alt.Axis(title='Birth Weight (Ounces)'), bin=True),
    alt.Y('count()', axis=alt.Axis(title='Count'), stack=None), 
    alt.Color('smoke:N')
).properties(
    width=400,
    height=400
).transform_filter(alt.datum.smoke != 9)

rule = alt.Chart(df).mark_rule(color='red').encode(
    alt.Detail('smoke:N'),
    alt.Color('smoke:N'),
    alt.X('mean(bwt):Q'),
    size=alt.value(4), 
).transform_filter(alt.datum.smoke != 9)

hist + rule