如何對我的圖中每行的Y軸標簽進行排序？

Question

我希望每個子圖根據定義條形大小的值對標簽進行排序。

見示例圖片：

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，標簽（A，B）現在根據這些標簽的所有值的平均值進行排序。 我希望訂單為標簽X的BA和標簽Y的AB（因此，根據Altair圖的行中顯示的標簽值降序）。

Answer 1

我嘗試使用facet但是沒有解決問題。 我在這里提供代碼，因為它可以激發解決方案：

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

對於變量x和y，行順序仍為['B'，'A']。 我希望變量y條形圖有['A'，'B]。

進一步詳細闡述了jakevdp提供的解決方案，我得到了這個：

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

通過設計構面圖共享它們的軸，這意味着當您對列進行排序時，您將按整個數據集對兩個軸進行排序。

如果您希望每個圖表單獨對其軸進行排序，我認為唯一的方法是手動過濾數據集並連接圖表。 這是你可以這樣做的一種方式：

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

默認情況下，Facet具有共享比例，但您可以使用resolve屬性覆蓋比例分辨率：

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"}}
)

請注意，您不能再在Altair 2中使用行編碼速記，因為Altair 2（和Vega-Lite 2）中具有行/列的單元規范沒有resolve屬性。 我們現在為Vega-Lite 3添加了resolve ，因此我認為一旦Altair 3出局，您應該能夠執行以下操作：

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')
)