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我正在使用 Altair 创建一个包含多条线的图表，每条线都有多个波段（代表不同的 CI），我正在努力理解如何添加图例。例如，在这个相当简单的例子中：

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2,4,5,6], 'col2': [3, 4,7,4,4], 'col3': [1.5, 2.6,4.6,5.6,6.6], 'col4': [3.6, 4.6,7.6,4.6,4.4],'col5': [1.9, 2.9,4.9,5.9,6.9], 'col4': [3.9, 4.9,7.9,4.9,4.9]})


line = alt.Chart(df).mark_line(color='purple').encode(
    x=alt.X('col1', title='Day'),
    y=alt.Y('col2', title='Column 2')
)

band_90 = alt.Chart(df).mark_area(opacity=0.3, color='purple').encode(
    x=alt.X('col1', title='Day'),
    y='col3',
    y2='col4',
)

band_50 = alt.Chart(df).mark_area(opacity=0.2, color='purple').encode(
    x=alt.X('col1', title='Day'),
    y='col4',
    y2='col5',
)

alt.layer(
    line+band_90+band_50
).save('chart.html')

如何为线条和乐队添加图例？我知道通常的方法是通过大小和颜色，但我使用的数据源和数据让我想尽可能这样做？

（请注意 - 乐队确实看起来很傻，这完全是假数据）

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在 Altair/Vega-Lite 中向图表添加图例的唯一方法是添加将由图例表示的编码。因此，您的问题“如何在不使用大小/颜色的情况下添加图例”的直接答案是您不能。

目前最好的方法是使用转换；像这样的东西：

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2,4,5,6], 'col2': [3, 4,7,4,4], 'col3': [1.5, 2.6,4.6,5.6,6.6], 'col4': [3.6, 4.6,7.6,4.6,4.4],'col5': [1.9, 2.9,4.9,5.9,6.9], 'col4': [3.9, 4.9,7.9,4.9,4.9]})


base = alt.Chart(df).transform_calculate(
    line="'line'",
    shade1="'shade1'",
    shade2="'shade2'",
)
scale = alt.Scale(domain=["line", "shade1", "shade2"], range=['red', 'lightblue', 'darkblue'])

line = base.mark_line(color='purple').encode(
    x=alt.X('col1', title='Day'),
    y=alt.Y('col2', title='Column 2'),
    color=alt.Color('line:N', scale=scale, title=''),
)

band_90 = base.mark_area(opacity=0.3, color='purple').encode(
    x=alt.X('col1', title='Day'),
    y='col3',
    y2='col4',
    color=alt.Color('shade1:N', scale=scale, title='')
)

band_50 = base.mark_area(opacity=0.2, color='purple').encode(
    x=alt.X('col1', title='Day'),
    y='col4',
    y2='col5',
    color=alt.Color('shade2:N', scale=scale, title='')
)

alt.layer(
    line+band_90+band_50
)

在此处输入图像描述

将来，当 Altair 支持 Vega-Lite 的基准定义时，这种方法将不那么冗长。

于 2020-05-01T17:26:37.250 回答