我以以下方式生成华夫格图(类似github的活动热图):
import altair as alt
import pandas as pd
# Import data
df = pd.read_csv("https://pastebin.com/raw/AzwJ0va4")
# Year interactive dropdown
years = list(df["year"].unique())
year_dropdown = alt.binding_select(options=years)
selection = alt.selection_single(
fields=["year"], bind=year_dropdown, name="Year", init={"year": 2020}
)
# Plot
(
alt.Chart(df)
.mark_rect()
.encode(
x=alt.X("week:O", title="Week"),
y=alt.Y("day(committed_on):O", title=""),
color=alt.Color(
"hash:Q", scale=alt.Scale(range=["transparent", "green"]), title="Commits"
),
tooltip=[
alt.Tooltip("committed_on", title="Date"),
alt.Tooltip("day(committed_on)", title="Day"),
alt.Tooltip("hash", title="Commits"),
],
)
.add_selection(selection)
.transform_filter(selection)
.properties(width=1000, height=200)
)
结果图表现出99%的预期效果,但当我选择一个没有活动的年份时( hash
列填充为0),如2017,情节将填充绿色正方形0锚定在中间的规模。
如何确保0始终位于刻度的底部((透明色)
1条答案
按热度按时间umuewwlo1#
您可以设置
domain
与为轴设置颜色比例的方式相同:scale=alt.Scale(range=["transparent", "green"], domain=[0, 16])
. 可以只设置domainMin
在较新版本的vegalite中,但在altair中尚未出现。在你的例子中,不管怎样,设置最小值和最大值可能是一个好主意,这样颜色在所有年份都被解释为相同的。