如何使用Altair显示百分比直方图而不是计数 [英] How to show a histogram of percentages instead of counts using Altair

问题描述

如何使用Altair和Pandas获取总百分比的直方图，而不是计数的直方图？

我现在有这个：

我这样做的目的是

  d = {'age'：['12'，'32'，'43'，'54'，'32'，'32'， '12']} 
 dfTest = pd.DataFrame（data = d）
 
 alt.Chart（dfTest）.mark_bar（）。encode（
 alt.X（ age ：Q，bin = True），
y ='count（）'，
）
  

解决方案

您可以使用

---

编辑：这是我最初的答案，则要复杂得多：

这并不完全简单，因为它需要手动指定当前编码所隐含的bin和合计转换，然后再进行一次计算转换来计算百分比。下面是一个示例：

 将熊猫作为pd 
导入altair作为alt 
 
来源= pd.DataFrame（{'age'：['12'，'32'，'43'，'54'，'32'，'32'，'12']}）
 
 alt .chart（source）.transform_bin（
 ['age_min'，'age_max']，
 field ='age'，
）.transform_aggregate（
 count ='count（） '，
 groupby = ['age_min'，'age_max'] 
）.transform_joinaggregate（
 total ='sum（count）'
）.transform_calculate（
 pct ='datum.count / datum.total'
）.mark_bar（）。encode（
 alt.X（ age_min：Q，bin ='binned'），
 x2 =' age_max'，
y = alt.Y（'pct：Q'，axis = alt.Axis（format ='％'））
）
  

我希望我们能将来可以简化转换API。

How do I get a histogram of percentages of total instead of a histogram of count using Altair and Pandas?

I have this at the moment:

Which I got by doing this:

d = {'age': ['12', '32', '43', '54', '32', '32', '12']}
dfTest = pd.DataFrame(data=d)

alt.Chart(dfTest).mark_bar().encode(
    alt.X("age:Q", bin=True),
    y='count()',
)

解决方案

You can do this with a Join Aggregate transform followed by a Calculate transform:

import pandas as pd
import altair as alt

source = pd.DataFrame({'age': ['12', '32', '43', '54', '32', '32', '12']})

alt.Chart(source).transform_joinaggregate(
    total='count(*)'
).transform_calculate(
    pct='1 / datum.total'
).mark_bar().encode(
    alt.X('age:Q', bin=True),
    alt.Y('sum(pct):Q', axis=alt.Axis(format='%'))
)

---

Edit: this was my initial answer, which is much more complicated:

It's not entirely straightforward, because it requires manually specifying the bin and aggregate transforms currently implied by your encoding, followed by a calculate transform to compute the percentages. Here is an example:

import pandas as pd
import altair as alt

source = pd.DataFrame({'age': ['12', '32', '43', '54', '32', '32', '12']})

alt.Chart(source).transform_bin(
    ['age_min', 'age_max'],
    field='age',
).transform_aggregate(
    count='count()',
    groupby=['age_min', 'age_max']
).transform_joinaggregate(
    total='sum(count)'  
).transform_calculate(
    pct='datum.count / datum.total'  
).mark_bar().encode(
    alt.X("age_min:Q", bin='binned'),
    x2='age_max',
    y=alt.Y('pct:Q', axis=alt.Axis(format='%'))
)

I'm hoping that we'll be able to streamline the transform API in the future.

这篇关于如何使用Altair显示百分比直方图而不是计数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！