Altair软件：数据可视化和探索库

一、Altair简介

Altair是Python中的数据可视化和探索库，被称为Python中最简单、最快速的数据可视化库之一，它允许使用基于Python的声明性语法轻松地绘制优美和互动的图形。Altair的绘图语法基于Vega-Lite，一种用于描述交互式图形的语言，它以JSON为基础，同时具有易读性和高可扩展性。通过在Python中使用Altair库，我们可以快速创建出高度定制的图形，使数据更具有可解释性，且更具理解性。

import altair as alt
from vega_datasets import data

cars = data.cars()
alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
)

二、可组装的绘图单元

一般来说，我们需要创建多个在图表中使用的元素，如点、线、柱状图等。Altair提供了多种可组装的绘图单元，使我们可以轻松构建高质量的绘图。在下面的示例中，我们将数据集中“Wage”列的直方图可视化，使用“Sex”变量进行颜色编码和标记化的绘图单元，可视化出男女工资的分布。

# 导入数据集
from vega_datasets import data
cars = data.cars()

import altair as alt

# 创建直方图的通道
bars = alt.Chart(cars).mark_bar(
    cornerRadiusTopLeft=3,
    cornerRadiusTopRight=3
).encode(
    alt.X("Horsepower:Q", bin=alt.Bin(maxbins=20)),
    alt.Y("count()", title=None),
)
# 创建人口金字塔的通道
source = cars
census = alt.Chart(source).transform_aggregate(
    age_count='count()', groupby=['age', 'sex']
).transform_calculate(
    sex=alt.expr.if_(alt.datum.sex == 1, 'Male', 'Female')
).transform_filter(
    (alt.datum.age >= 0) & (alt.datum.age < 100)
)
bars =  alt.Chart(source).mark_bar().encode(
    alt.X('age:O', scale=alt.Scale(rangeStep=17)),
    alt.Y('sum(age_count):Q', axis=None),
    alt.Color('sex:N', scale=alt.Scale(range=["#EA98D2", "#659CCA"])),
    order=alt.Order(
      # Sort the segments of the bars by this field
      'age:O',
      sort='ascending'
    )
).properties(
    width=350,
    height=400
)

alt.vconcat(bars)

三、数据交互

交互性是数据可视化的重要组成部分，它允许用户根据自己的需求和兴趣进行探索和分析数据。Altair库提供了多个交互特性，如缩放、滚动，层叠以及过滤等。下面的示例，演示了如何将折线图和缩放交互结合使用，使您可以选择感兴趣的时间段并放大观察。

# 导入数据集
import pandas as pd
import altair as alt

data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/vega/vega-datasets/master/data/gapminder-health-income.csv')

# 定义可视化图形的交互性
selection = alt.selection_multi(fields=['country'])

alt.Chart(data).mark_line().encode(
    x='year',
    y='life_expectancy',
    color='country'
).transform_filter(
    selection
).properties(
    selection=selection,
    width=700,
    height=400,
).interactive()

四、数据转换

在数据可视化中，我们经常需要将数据结构转换为适合于特定类型的绘图的格式。例如，将时间序列数据转换为折线图形式数据。Altair提供了多种数据转换和过滤机制，如聚合、堆叠和排序等。在下面的示例中，我们将1978年到1982年的美国公共汽车旅行速度数据集转换为堆叠的区域图。

# 导入数据集
import pandas as pd
import altair as alt

data = pd.read_json('https://vega.github.io/vega-lite/examples/film_festivals.json')

alt.Chart(data).mark_bar().encode(
    x='count()',
    y=alt.Y('country', sort='-x')
)

五、总结

Altair是一款灵活、高效的数据可视化和探索工具，它使用与人类语言相似的声明性语法，可轻松地创建复杂、互动的绘图效果。它不仅支持常见的二维和三维图形，还支持交互特性、数据转换和过滤机制。这些功能使得数据分析人员不仅可以更好地理解数据，同时还可以快速分析和发现数据中的模式和趋势。