Altair
from Colaboratory
altair.pyimport altair as alt
alt.Chart(df).mark_point().encode(
x="date:T",
y="value"
)なんかいいサンプル
Q , O , N , T , G mark_* シリーズ複数の系列を描画する
縦持ちなら素直に
color="item:N" facet="item:N" で item ごとにグラフを分けて書ける .resolve_scale(y='independent') で軸を別々にできる、指定しない場合は共通の高さ transform_fold で複数のカラムを指定したら value という名前に束縛される(たぶん) カラム名が
key に入っているので color="key:N" などするとよい N は nominal、ラベル変数に使う alt.Chart(df).transform_fold(["price", "users"]).mark_line.encode(..., y="value:Q") インタラクティブなグラフ
ツールチップ出す
encode(..., tooltip=['col1', 'col2']) ズーム可能に
.interactive() ダブルクリックでズームリセットできる
複数の系列で出すのはかなりだるい、ホバーした x 軸にいい感じに出るやつ簡単になってほしい
transform_fold , transform_pivot 複数のグラフを並べる
a | b で横に a & b で縦に並べる properties
alt.Chart(...).mark_hoge(...).encode(...).properties() で指定するやつ title width mark_bar(width=10) は bar の幅、グラフのサイズは properties線の順序
積み上げ棒グラフで順序を指定したいときなど
.encode(..., order=alt.Order('field', sort="ascending")) などTypeError: Object of type 'date' is not JSON serializable の回避
alt.Chart(df) に渡す DataFrame 中に date や datetime など JSON 化できないオブジェクトが含まれていると起きる(グラフ定義で参照していなくても内部で JSON 化されエラーになる) alt.Chart(df[['dt', 'key', 'value']]) のように描画に必要なカラムだけ選択した DataFrame を渡すのが楽グラフのサイズをでかくする
alt.Chart(width=..., height=...) で設定できる .encode(...).properties(width=1000, height=500) メソッドチェーンで後置するための .properties もあるindex を使う
単に index の値をそのまま x 軸などで連番で表示したい場合、Altair は index を描画に使えない
reset_index() を呼ぶと使える alt.Chart(df.reset_index()).mark_plot().encode(x="index", ...) 軸ごとの範囲
軸に
alt.Scale で渡す x=alt.X("percentage:Q", scale=alt.Scale(domain=[0, 100])) 日付や時刻の binning
encode(alt.X("yearmonthdate(dt):T"), ...) year-month-date の bin にいれる、よく使う
encode(alt.X("hours(dt):T"), ...) 0-23時(hour)のbinに入れる
hours_minutes もある day で曜日が取れる hours や yearmonth 等に対して utc prefix のついた utchours や utcyearmonth もある Local(Single|Multi)TimeUnit に対して UTC(Single|Multi)TimeUnit これを使って x,y 別々の bin に入れて
x="monthdate(dt):O", y="hours(dt):O", color="count():Q" するのもオツであるツールチップの時刻のフォーマットが気に食わない
.encode(..., tooltip=[alt.Tooltip("...", formatType="time", format="%Y-%m-%dT%H:%M")] 左右で別々の軸にしたい
.resolve_scale(y='independent') を使う複数の Chart を
alt.layer でくっつけて軸を独立させるのが楽resolve_scale_layer.pya = alt.Chart(...).mark_line(color='orange').encode(...)
b = alt.Chart(...).mark_line(color='steelblue').encode(...)
alt.layer(a, b).resolve_scale(y='independent')encode
取れる値いろいろありすぎる
y="sum(value):Q" みたいなのは省略表記 y={"aggregate": "sum", "field": "value", "type": "quantitative"} の意複数の値のツールチップ
これが参考になる!!
しかし tooltip を多数の動的な値にするには
columns = sorted(source.symbol.unique()) しておいて encode(..., tooltip=[alt.Tooltip(c, type='quantitative') for c in columns]) などするとよいよいけど、columns が多すぎるとまともに見れない、そのポイントにあるデータだけほしい
labelAngle
日付などラベルの傾きを指定する
.encode(x=alt.X("yearmonth(date):T", axis=alt.Axis(title="month", format="%Y-%m", labelAngle=-90)), ...) 
MaxRows
alt.data_transformers.disable_max_rows() で無効にできるpd.melt
複数系列のグラフを書きたい時のグループ化に使える、
value , variable に値が束縛される→ 縦持ち横持ち
DataFrame の加工
積み重ねグラフなど、こういう加工をしたいときがある
Stacked Bar Chart — Altair 4.1.0 documentation の参照している Vega Dataset の構造 vega_datasets/barley.json at master · altair-viz/vega_datasets
dffrom
revenue profit
2020-06-01 100 10
2020-06-02 200 20
2020-06-03 300 30
to
date label value
0 2020-06-01 revenue 100
1 2020-06-01 profit 10
2 2020-06-02 revenue 200
3 2020-06-02 profit 20
4 2020-06-03 revenue 300
5 2020-06-03 profit 30 df.reset_index() で日付を index ではなくするいいアイディアはなくて、ちまちまと加工するしかない?
pivot / unpivot?