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我们如何创建在 Altair顶层共享数据的多视图图表？

例如，我们如何避免以下情况，其中数据集在规范中重复两次：

import altair as alt
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'x': [1.1, 2.5, 3.2], 'y': [0.8, 1.1, 2.7]})
c1 = alt.Chart(data).mark_point().encode(x='y', y='x')
c2 = alt.Chart(data).mark_bar().encode(x='y', y='x')
chart = c1 | c2
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正如其他答案所提到的，目前最好的模式是直接在顶级图表中指定数据。例如：

base = alt.Chart().encode(x='x', y='y')
chart = alt.hconcat(
    base.mark_point(),
    base.mark_bar(),
    data=data
)

alt.vconcat和可以使用类似的模式alt.layer。

在 Altair 2.2 版（截至本文发布时尚未发布）中，有一种内置方法可以自动将所有数据移动到顶层，您可以在相关的拉取请求中了解这一点。如果您在会话期间运行以下代码：

alt.data_transformers.consolidate_datasets = True

那么图表中使用的每个唯一数据集将仅在顶层指定一次，即使它在图表中被多次引用：

import altair as alt
import pandas as pd

print(alt.__version__)  # 2.2.0dev0

alt.data_transformers.consolidate_datasets = True

data = pd.DataFrame({'x': [1.1, 2.5, 3.2], 'y': [0.8, 1.1, 2.7]})
base = alt.Chart(data).encode(x='y', y='x')
chart = base.mark_bar() | base.mark_point()
print(chart.to_dict())

# {'$schema': 'https://vega.github.io/schema/vega-lite/v2.5.2.json',
#  'config': {'view': {'height': 300, 'width': 400}},
#  'datasets': {'data-3a2675f17784b0259a9c377073f400f2': [{'x': 1.1, 'y': 0.8},
#    {'x': 2.5, 'y': 1.1},
#    {'x': 3.2, 'y': 2.7}]},
#  'hconcat': [{'data': {'name': 'data-3a2675f17784b0259a9c377073f400f2'},
#    'encoding': {'x': {'field': 'y', 'type': 'quantitative'},
#     'y': {'field': 'x', 'type': 'quantitative'}},
#    'mark': 'bar'},
#   {'data': {'name': 'data-3a2675f17784b0259a9c377073f400f2'},
#    'encoding': {'x': {'field': 'y', 'type': 'quantitative'},
#     'y': {'field': 'x', 'type': 'quantitative'}},
#    'mark': 'point'}]}

目前正在讨论这是否应该是默认行为；请参阅https://github.com/altair-viz/altair/issues/981。我非常倾向于是，但有点担心在极端情况下会破坏东西。

于 2018-06-28T14:55:26.043 回答
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我们可以使用顶级对象HConcatChart、VConcatChart和LayerChart。

一个例子如下：

import altair as alt
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'x': [1.1, 2.5, 3.2], 'y': [0.8, 1.1, 2.7]})
c1 = alt.Chart().mark_point().encode(x='y', y='x')
c2 = alt.Chart().mark_bar().encode(x='y', y='x')
chart = alt.HConcatChart(data, hconcat=[c1,c2])
于 2018-06-28T08:03:00.177 回答