Python Altair - 为交互式图表设置最小条形高度答案

【问题标题】：Python Altair - Setting Minimum Bar Height for Interactive GraphsPython Altair - 为交互式图表设置最小条形高度
【发布时间】：2019-05-29 14:36:21
【问题描述】：

我目前正在生成一个交互式堆叠条形图，其中可以单击条形图的各个堆叠来更新其他图形。

我遇到的问题是规模问题。有时，我会有一个数据集，其中 1 个柱的读数为 25,000，而另一个柱的读数为 1。

当刻度由于另一个读数而上升如此之高时，几乎不可能看到，更不用说单击该条目了。

是否可以为任何条形块设置“最小”高度？我知道由于 Y 轴缩放，这可能很困难或很奇怪。

谢谢！

【问题讨论】：

在尝试解释数据时似乎会产生误导。增加您可以单击的区域的大小而不是增加条的大小会更有意义吗？或者，您可以在差异达到某个阈值时切换到对数刻度。
是的，我也是这么想的。两者之间会很矛盾，但我想我总是可以同时生成两者，并且可以参考在给定时间更容易使用的任何一个。不过感谢您的建议。

标签： python data-visualization vega-lite altair

【解决方案1】：

你可以使用strokeWidth来绘制边缘：

import altair as alt

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(x=["a", "b"], y=[1, 1000]))
select = alt.selection(type="single", fields=["x"], empty="none")
alt.Chart(df).mark_bar(strokeWidth=5).encode(
    y="x",
    x="y",
    fill=alt.condition(select, alt.value("red"), alt.value("blue")),
    stroke=alt.condition(select, alt.value("red"), alt.value("blue")),
).add_selection(select)

如果不想显示笔画，可以设置strokeOpacity=0.001。

import altair as alt

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(x=["a", "b"], y=[1, 1000]))
select = alt.selection(type="single", fields=["x"], empty="none")
alt.Chart(df).mark_bar(strokeWidth=5, stroke="red", strokeOpacity=0.001).encode(
    y="x",
    x="y",
    fill=alt.condition(select, alt.value("red"), alt.value("blue")),
).add_selection(select).interactive()

【讨论】：

【解决方案2】：

没有办法在 Altair 或 Vega-Lite 中设置最小条形高度，除非修改可能会误导的输入数据。

也许您可以将另一个图表与共享轴连接起来，并通过它提供交互？例如：

import pandas as pd
import altair as alt

df = pd.DataFrame({
    'x': list('ABCDE'),
    'y': [1, 2, 3, 10000, 500]
})

selector = alt.selection_single(fields=['x'])
color = alt.condition(selector, alt.value('steelblue'), alt.value('lightgray'))

base = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    color=color
).add_selection(
    selector
)

bars = base.encode(
    x=alt.X('x:N', axis=None),
    y='y:Q',
)

rects = base.encode(
    x='x:N'
)

alt.vconcat(bars, rects).configure_concat(spacing=0)

【讨论】：