AltairCharts基本ガイド
簡単な例詳細に入る前に、20行未満のコードを含むインタラクティブなグラフを示したいと思います。このグラフは、Pythonデータ視覚化ライブラリAltairを使用して作成されています。
Altairでは、エンコーディングは、軸、マーカーの色、マーカーの形状などの視覚的プロパティへのデータのマッピングです。エンコーディング方法 Chart.encode() は、チャート表示のさまざまなプロパティを定義し、意味のある視覚化を作成するための最も重要な機能です。公式ユーザーガイドがサポートされているプロパティの長いリストを提供します。以下は最も基本的なエンコーディングプロパティであり、基本的なチャートを作成するには、それらを知っていれば十分です。
チャネルを配置します
- x ：x軸の値
- y ：y軸の値
- row ：ファセットプロットの行
- column ：ファセットプロットの列
- color ：マークの色
- opacity ：マークの不透明度
- shape ：マークの形
- size ：マークのサイズ
- text ：マークに使用するテキスト
- quantitative ：短縮コードQ、連続実数値
- ordinal ：短縮コードO、個別の注文数量
- nominal ：短縮コードN、個別の注文数量
- temporal ：短縮コードT、時刻または日付の値
チャートをインタラクティブにする
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テーマの背後では、 interactive() モジュールを呼び出すだけでパンとズームを実装できます。例えば：
import altair as alt import pandas as pd data = pd.DataFrame() chart = alt.Chart(data) alt.Chart(data).mark_point().encode( x='col-1', y='col-2' ).interactive()インタラクティブなチャートを作成するためのステップバイステップ
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from vega_datasets import data cars = data.cars() brush = alt.selection_interval() alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon:Q', y='Horsepower:Q', color='Origin:N' ).add_selection( brush ) add_selection（）の結果この選択を使用するには、チャート内で何らかの方法で参照する必要があります。ここでは、この condition() 関数を使用して条件付きカラーエンコーディングを作成します。 "Origin" 選択範囲内のポイントの列に色を "lightgray" 関連付け、選択範囲外のポイントの色をに設定します。
alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon:Q', y='Horsepower:Q', color=alt.condition(brush, 'Origin:N', alt.value('lightgray')) ).add_selection( brush ) Result of condition() alt.Chart(cars).mark_bar().encode( y='Origin:N', color='Origin:N', x='count(Origin):Q' ) bar chart in Altair points = alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Horsepower:Q', y='Miles_per_Gallon:Q', color=alt.condition(brush, 'Origin:N', alt.value('lightgray')) ).add_selection( brush ) bars = alt.Chart(cars).mark_bar().encode( y='Origin:N', color='Origin:N', x='count(Origin):Q' ).transform_filter( brush ) points & bars学習のための提案
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リモートで仕事を作ると、はるかに多くの候補者が生まれる (パート 3/3: テキスト分析/役職の一致)パート 2 では、対面での仕事ではなくリモートでの仕事の機会がその仕事への関心にどのように影響するかという研究上の質問に答えるために、粗い完全一致を使用し始めました。私が使用したマッチング変数 (所在地、業界、企業規模、給与情報、必要な経験年数、投稿年齢) は、パート 1 で行った単純な探索的データ分析によって示されたタイプの上方バイアスを除去するのに大いに役立ったようです。 。