Сломана ось в Альтаире / Веге

У меня есть нормализованная диаграмма с накоплением областей с огромными различиями между одной переменной и другими, например:

df1=pd.DataFrame.from_dict(
    {'YEAR': {0: 2010,
      1: 2010,  2: 2010,  3: 2010,  4: 2011,  5: 2011,  6: 2011,  7: 2011,
      8: 2012,  9: 2012,  10: 2012,  11: 2012,  12: 2013,  13: 2013,  14: 2013,  15: 2013},
     'impact_FU': {0: 0.031479085164086554,  1: 5.9856927170853295e-05,  2: 1.1035885271638534e-05,  3: 5.8233509026863169e-06,
      4: 0.059176271387395112,  5: 0.00011179170132430088,  6: 1.9783914536689014e-05,  7: 1.0670218804040578e-05,
      8: 0.083935088170893221,  9: 0.00014806339884972569,  10: 2.3424374354037232e-05,  11: 1.30716950360811e-05,
      12: 0.10678138273474649,  13: 0.00016610749233828763,  14: 2.4764766148334989e-05,
      15: 1.3509464279754472e-05},
     'proc': {0: 'biogenic',  1: 'harvesting',  2: 'planting',  3: 'tending',
      4: 'biogenic',  5: 'harvesting',  6: 'planting',  7: 'tending',
      8: 'biogenic',  9: 'harvesting',  10: 'planting',  11: 'tending',
      12: 'biogenic',  13: 'harvesting',  14: 'planting',  15: 'tending'},
     'scenario': {0: 'BAU45',  1: 'BAU45',  2: 'BAU45',  3: 'BAU45',  4: 'BAU45',  5: 'BAU45',  6: 'BAU45',
      7: 'BAU45',  8: 'BAU45',  9: 'BAU45',  10: 'BAU45',  11: 'BAU45',  12: 'BAU45',  13: 'BAU45', 
                  14: 'BAU45',  15: 'BAU45'}})

Chart(df1).mark_area(stacked='normalize').encode(
    X('YEAR:T', timeUnit='year',),
    Y('sum(impact_FU)'),
    color=Color('proc:N'),
)

Есть ли способ в Altair / vega-lite / Vega сделать сломанные оси y ... что-то вроде этого?


python vega-lite vega altair
person Giuseppe Cardellini    schedule 11.08.2017    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Поскольку у вас есть очень разные диапазоны значений для столбца данных, вы можете использовать преобразование шкалы журнала следующим образом. Альтаир имеет множество масштабных преобразований, и в вашем случае вы должны использовать alt.Scale(type='log')

alt.Chart(df1).mark_area().encode(
    alt.X('YEAR:O'), 
    alt.Y('impact_FU', scale=alt.Scale(type='log')),
    color='proc:N',
)

который производит:

График площади с логарифмической шкалой

Altair отлично подходит для диаграмм Facet, поэтому вы можете сохранить шкалу журнала, а также фасет на каждом proc с помощью всего одной дополнительной строки кода:

alt.Chart(df1).mark_area().encode(
    alt.X('YEAR:O'), 
    alt.Y('impact_FU', scale=alt.Scale(type='log')),
    color='proc:N',
    column='proc:N'
)

получить:

Фасетный сюжет в Альтаире

person Ram Narasimhan    schedule 28.04.2018
comment
При использовании логарифмической шкалы лучше избегать диаграммы с областями, поскольку высота области больше не представляет значимого значения. - person kanitw; 01.03.2019
comment
@kanitw Я не защищаю mark_area или сломанные топоры. У OP могла быть какая-то законная причина хотеть сломанной оси Y, и я показал, как это сделать. Не уверен, что согласен с отрицательным голосом. - person Ram Narasimhan; 02.03.2019
comment
Использование области с логической шкалой по-прежнему является плохим предложением. Если вы отредактируете ответ, чтобы вместо этого предложить знак линии, я буду рад убрать голос против и дать вместо этого голос за. - person kanitw; 03.03.2019

arrow_upward
0
arrow_downward

В любом случае, ломаная ось обычно считается плохой практикой в ​​дизайне визуализации.

Возможно, вы захотите рассмотреть другие визуальные кодировки, такие как использование вместо этого шкалы журнала с точечными или линейными метками.

person kanitw    schedule 25.08.2017
comment
хорошо для отметок линий с логарифмической шкалой ... но как я могу это сделать в альтаире? - person Giuseppe Cardellini; 29.08.2017
comment
Из stackoverflow.com/a/50074059/866989 измените mark_area() на mark_line() - person kanitw; 01.03.2019