我试图在 Altair 中创建时间范围跨越几天的时间序列图的 Vega-Lite 规范。由于在我的情况下,很清楚哪一天是哪一天,我想通过让标签采用 '%H:%M'
形式来减少轴标签中的噪音。 ,即使这会导致标签不明确。
这是一些示例数据;我的实际数据有五分钟的分辨率,但我想这在这里不会太重要:
import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd
# Create data spanning 30 hours, or just over one full day
df = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2018-01-01', periods=30, freq='H'),
'data': np.arange(30)**.5})
通过使用其他微不足道的
yearmonthdatehoursminutes
转换,我得到以下信息:alt.Chart(df).mark_line().encode(x='yearmonthdatehoursminutes(time):T',
y='data:Q')
现在,我的目标是去掉水平轴标签中的日期,使它们变成类似
['00:00', '03:00', ..., '21:00', '00:00', '03:00']
的东西。 ,或任何间距效果最佳。仅使用
hoursminutes
的幼稚方法因为转换不起作用,因为它会存储实际数据:alt.Chart(df).mark_line().encode(x='hoursminutes(time):T', y='data:Q')
那么,有没有一种声明式的方式来做到这一点?最终,可视化将利用选择来定义水平轴范围,因此使用
Axis
明确指定标签。似乎没有吸引力。
最佳答案
为了扩展@fuglede 的回答,Altair 中有两个不同的日期和时间概念。
时间格式 让您指定时间在轴上的显示方式;它们看起来像这样:
chart.encode(
x=alt.X('time:T', axis=alt.Axis(format='%H:%M'))
)
Altair 使用来自 d3-time-format 的格式代码.
时间单位 让您指定数据的分组方式,并且它们还会调整默认时间格式以匹配。它们看起来像这样:
chart.encode(
x=alt.X('time:T', timeUnit='hoursminutes')
)
或通过速记:
chart.encode(
x='hoursminutes(time):T'
)
列出可用的时间单位 here .
如果只想调整轴格式,请使用时间格式。如果要基于时间跨度进行分组(即按年、月、小时等对数据进行分组),请使用时间单位。这方面的示例出现在 Altair 文档中,例如Seattle Weather Heatmap在 Altair 的示例库中。
关于python - 小时和分钟作为跨度超过一天的 Altair 图中的标签,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60351135/