如何对我的图中每行的Y轴标签进行排序？

Question

我希望每个子图根据定义条形大小的值对标签进行排序。

见示例图片：

data = {'label': ['A','A','B','B'], 'variable': ['x', 'y', 'x', 'y'], 'value':[2,4,3,1]}
    df = pd.DataFrame.from_dict(data)
    selector = alt.selection_single(empty='all', fields=['label'])
    bar = alt.Chart(df,title='My Plot').mark_bar().encode(
        alt.Y('label', sort=alt.EncodingSortField(field="value", op="mean", order='ascending'), axis=alt.Axis(title='Label')),
        alt.X('value:Q', axis=alt.Axis(format='%', title='Value')),
        alt.Row('variable', title='Variable'),
        color=alt.condition(selector, alt.value('orange'), alt.value('lightgray')),
        tooltip=[alt.Tooltip('label', title='Label'),
                 alt.Tooltip('value:Q', format='.2%', title='Value'),]
    ).add_selection(selector)
    chart = (bar).properties(width=700, height=300)
    display(chart)

在示例中，标签（A，B）现在根据这些标签的所有值的平均值进行排序。 我希望订单为标签X的BA和标签Y的AB（因此，根据Altair图的行中显示的标签值降序）。

Answer 1

我尝试使用facet但是没有解决问题。 我在这里提供代码，因为它可以激发解决方案：

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'label': ['A','A','B','B'],
               'variable': ['x', 'y', 'x', 'y'],
               'value':[2,4,3,1]})
bar = alt.Chart(df,title='My Plot').mark_bar().encode(
    alt.Y('label', axis=alt.Axis(title='Label'), 
          sort=alt.EncodingSortField(field="value", op="values", order='descending')),
    alt.X('value:Q', axis=alt.Axis(format='d', title='Value')),
    tooltip=[alt.Tooltip('label', title='Label'),
             alt.Tooltip('value:Q', format='d', title='Value'),]
).facet(
    row='variable:O'
)
bar

对于变量x和y，行顺序仍为['B'，'A']。 我希望变量y条形图有['A'，'B]。

进一步详细阐述了jakevdp提供的解决方案，我得到了这个：

selector = alt.selection_single(empty='all', fields=['label'])
base = alt.Chart(df, title='My Plot').mark_bar().encode(
    alt.Y('label', axis=alt.Axis(title='Label'), sort=alt.EncodingSortField(field="value", op="sum", order='descending')),
    alt.X('value:Q', axis=alt.Axis(format='d', title='Value')),
    color=alt.condition(selector, alt.value('orange'), alt.value('lightgray')),
    tooltip=[alt.Tooltip('label', title='Label'),
             alt.Tooltip('value:Q', format='d', title='Value'),]
).add_selection(selector)

bar = alt.vconcat(title='My Chart')
for v in df['variable'].unique():
    bar &= base.transform_filter(f"datum.variable == '{v}'").properties(title=f"'{v}'")

bar

Answer 2

通过设计构面图共享它们的轴，这意味着当您对列进行排序时，您将按整个数据集对两个轴进行排序。

如果您希望每个图表单独对其轴进行排序，我认为唯一的方法是手动过滤数据集并连接图表。 这是你可以这样做的一种方式：

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'label': ['A','A','B','B'],
                   'variable': ['x', 'y', 'x', 'y'],
                   'value':[2,4,3,1]})

base = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
  alt.Y('label', axis=alt.Axis(title='Label'), 
        sort=alt.EncodingSortField(field="value", op="sum", order='descending')),
  alt.X('value:Q', axis=alt.Axis(format='d', title='Value')),
  tooltip=[alt.Tooltip('label', title='Label'),
           alt.Tooltip('value:Q', format='d', title='Value'),],
)

alt.vconcat(
  base.transform_filter("datum.variable == 'x'").properties(title='x'),
  base.transform_filter("datum.variable == 'y'").properties(title='y'),
  title='My Chart'
)

Answer 3

默认情况下，Facet具有共享比例，但您可以使用resolve属性覆盖比例分辨率：

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'label': ['A','A','B','B'],
                   'variable': ['x', 'y', 'x', 'y'],
                   'value':[2,4,3,1]})

alt.Chart(df,title='My Plot').mark_bar().encode(
    alt.Y('label', sort=alt.EncodingSortField(field="value", op="mean", order='descending'), axis=alt.Axis(title='Label')),
    alt.X('value:Q', axis=alt.Axis(format='%', title='Value'))
).facet(
    alt.Row('variable', title='Variable'),
    resolve={"scale": {"y": "independent"}}
)

请注意，您不能再在Altair 2中使用行编码速记，因为Altair 2（和Vega-Lite 2）中具有行/列的单元规范没有resolve属性。 我们现在为Vega-Lite 3添加了resolve ，因此我认为一旦Altair 3出局，您应该能够执行以下操作：

df = pd.DataFrame({'label': ['A','A','B','B'],
                   'variable': ['x', 'y', 'x', 'y'],
                   'value':[2,4,3,1]})

alt.Chart(df,title='My Plot', resolve={"scale": {"y": "independent"}}).mark_bar().encode(
    alt.Y('label', sort=alt.EncodingSortField(field="value", op="mean", order='descending'), axis=alt.Axis(title='Label')),
    alt.X('value:Q', axis=alt.Axis(format='%', title='Value')),
    alt.Row('variable', title='Variable')
)