您能否將“缺失數據”的 label 添加到 Altair 圖表的圖例中？

Question

我有一個使用 Altair 繪制的熱圖，其中包含一個顏色條，但熱圖中缺失的數據（空白/白色）未在顏色條上標記。 有沒有辦法將單獨的 label 添加到圖例（例如顏色條下方）以顯示圖表中缺失數據的表示方式？

我想出了一個解決方案，它在我的圖表頂部包含一個“幽靈”層——一個大小為 0 的標尺圖表（因此該線是不可見的），它由一個填充有字符串值“否”的列着色數據”（見下面的代碼）。 這會強制使用傳奇項目，但我想知道是否有更好的方法。 （請參閱此處鏈接中的完整示例：熱圖 plot ）

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

# Example heatmap data
heatmap_df = pd.DataFrame([["NY",1999,1],["NY",2000,np.nan], ["MA",1999,np.nan], ["MA",2000,4]], columns = ["state","year","rate"])

# Example Legend dataframe
legend_no_data = pd.DataFrame([[1999, "No Data"]], columns = ["year", "text"])


# Example chart with "No Data" label
heatmap = alt.Chart(heatmap_df).mark_rect().encode(alt.X("year:O"), alt.Y("state:N"), alt.Color("rate:Q"))

# Chart for "No Data" legend item
vacc_legend_no_data = alt.Chart(legend_no_data).mark_line(
    size=0
).encode(
    x='year:O',
    color = alt.Color("text:N", legend = alt.Legend(title = "", symbolType = "square")))

heatmap + vacc_legend_no_data

“ghost layer”在顏色條底部添加了標有“No Data”的空方塊，但我希望有更好的方法來表示這個！

Answer 1

不幸的是，我不知道在定量范圍內處理空值的簡單方法。 但是您可以在名義范圍內自然地處理它們； 我可能會使用計算轉換在圖表規范中生成 Null 數據集層，以避免構建第二個 dataframe。 它可能看起來像這樣：

heatmap = alt.Chart(heatmap_df).mark_rect().encode(
  alt.X("year:O"),
  alt.Y("state:N"),
  alt.Color("rate:Q")
)

nulls = heatmap.transform_filter(
  "!isValid(datum.rate)"
).mark_rect(opacity=0.5).encode(
  alt.Color('rate:N', scale=alt.Scale(scheme='greys'))
)

heatmap + nulls