У меня есть диаграмма mark_area
которая складывается в явно бессмысленном порядке. Я бы предпочел заказать слои с наибольшим снизу и уменьшением сверху.
Вот изображение графика, помеченное в предпочтительном порядке:
Я попытался сделать игрушку-пример:
import random
import altair as alt
seed = {"date": pd.date_range('1/1/2019',periods=20,freq="M"),
"jack": random.sample(range(100, 500), 20),
"roy":random.sample(range(20, 90), 20),
"bill":random.sample(range(600, 900), 20),
}
df = pd.DataFrame.from_dict(seed)
df = df.melt(id_vars="date", var_name="person", value_name="measure")
alt.renderers.enable('notebook')
alt.Chart(df).mark_area().encode(
x=alt.X(
'date',
),
y=alt.Y(
'measure',
),
color='person',
)
Это автоматически создает диаграмму как:
Я пытался повторно использовать некоторые заклинания, найденные в других местах, но они молча не имели никакого эффекта. Нет разницы, использую ли я "восходящий" или "нисходящий":
alt.Chart(df).mark_area().encode(
x=alt.X(
'date',
),
y=alt.Y(
'measure',
sort=alt.EncodingSortField(
field="measure",
op="sum",
order="ascending")
),
color='person',
)
Вы можете использовать канал order
для управления порядком стека. Например:
import random
import altair as alt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"date": pd.date_range('1/1/2019',periods=20,freq="M"),
"jack": random.sample(range(100, 500), 20),
"roy":random.sample(range(20, 90), 20),
"bill":random.sample(range(600, 900), 20),
})
df = df.melt(id_vars="date", var_name="person", value_name="measure")
alt.Chart(df).mark_area().encode(
x='date',
y='measure',
color='person',
order=alt.Order('measure:Q', sort='descending')
)