根据官方文档(https://altair-viz.github.io/)，它基于 Vega 和 Vega-lite 语言。...使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...条形图中，我们传递 df、x 和 y，并根据"origin"特征指定颜色。...在 Seaborn 中，我们使用 distplot 命令并传递数据框的名称，要绘制的列的名称。我们还可以使用"aspect"设置"宽高比"来调整绘图的高度和宽度。...此外，我们使用了一个配置命令来修改条的颜色和不透明度，这在 Altair 情节的情况下就像一个主题。
我们已经使用颜色编码来根据“cat”列分离数据点。mark_circle函数的size参数用于调整散点图中点的大小。 3.直方图 直方图用于显示连续变量的分布。...它将取值范围划分为离散的数据元，并统计每个数据元中的数据点个数。 让我们创建“val3”列的直方图。...5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。 例如，我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。...第一行从date列中提取周。第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。...它们都是探索数据集和揭示变量之间关系的基础。 使用Altair可以创建更复杂、信息更丰富、自定义的可视化效果。它在数据转换和过滤方面也非常高效和强大。
( data ) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...使用关键字参数columns设置子区的列数，使用关键字参数header 设置子区序号和子区标题的相关文本内容。...各章概要 第1 章，介绍Altair 的安装方法和Jupyter 的安装方法，重点讲解Altair 数据集的JSON 数据结构和Pandas 的数据框对象，以及数据预处理的高效工具。...第9 章，介绍使用Altair 设置颜色的方法，以及配置图形属性的作用范围的实现方法。
) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...对照柱形图的实现代码，条形图的实现代码变化的部分如下所示。...使用关键字参数columns设置子区的列数，使用关键字参数header 设置子区序号和子区标题的相关文本内容。...labelColor：序号标签颜色。 labelFontSize：序号标签大小。 title：子区标题。 titleFont：子区字体。 titleFontSize：子区字体大小。
Altair的优势 Altair可以通过分类汇总（aggregation）、数据变换（datatransformation）、数据交互、图形复合等方式全面地认识数据、理解数据和分析数据。...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...使用关键字参数columns设置子区的列数，使用关键字参数header 设置子区序号和子区标题的相关文本内容。...labelColor：序号标签颜色。 labelFontSize：序号标签大小。 title：子区标题。 titleFont：子区字体。 titleFontSize：子区字体大小。
用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...的DataFrame格式传入； 以Data对象传入； 以指向csv或json文本的url传入； Mark:定义好数据之后，需要选择显示的图形比如条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表...位置通道：定义位置相关属性： x: x轴数值 y: y轴数值 row: 按行分列图片 column: 按列分列图片 通道描述： color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape:...交互 除了绘制基本图像，Altair强大之处在于用户可以与图像进行交互，包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。在绘制图片的代码后面，调用interactive()模块，就能实现平移、缩放。 ?...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。 数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...优点 简单的可视化语法 Altair利用直观的语法来创建可视化。你只需要指定数据列和编码通道之间的联系，其余的绘图工作都是自动处理的。这种简单性使得信息的可视化变得快速而直观。...易于数据转换 Altair使其在创建图表时毫不费力地进行数据转换。...你可以根据用户的互动，使用选择来过滤所附图块的内容。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。 数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...Altair 数据可视化已超神, 再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神 优点 简单的可视化语法 Altair利用直观的语法来创建可视化。...你只需要指定数据列和编码通道之间的联系，其余的绘图工作都是自动处理的。这种简单性使得信息的可视化变得快速而直观。...你可以根据用户的互动，使用选择来过滤所附图块的内容。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。...Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！...Seaborn具有各种面向数据集的绘图功能，可对其中具有整个数据集的数据框和数组进行操作。它在内部执行必要的统计汇总和映射功能，以创建用户所需的信息图。...Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱，干图等。
如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。 Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。 ?...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...按列分列图片 以汽车的耗油量为例，把所有汽车的数据绘制成一个一维散点图，指定x轴为耗油量： alt.Chart(cars).mark_point().encode(x='Miles_per_Gallon...给图表上色 前面我们已经学会了绘制二维图像，如果能给不同组的数据分配不同的颜色，就相当于给数据增加了第三个维度。...使用颜色刻度表，我们还能实现对连续变量的上色，比如在上图中加入“加速度”维度，颜色越深表示加速度越大： alt.Chart(cars).mark_point().encode(x='Miles_per_Gallon
Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...按列分列图片 以汽车的耗油量为例，把所有汽车的数据绘制成一个一维散点图，指定x轴为耗油量： alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon...alt.Chart(cars).mark_line().encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower' ) 给图表上色 前面我们已经学会了绘制二维图像，如果能给不同组的数据分配不同的颜色...使用颜色刻度表，我们还能实现对连续变量的上色，比如在上图中加入“加速度”维度，颜色越深表示加速度越大： alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon
Tableau 根据 Excel 数据源中前 10,000 行和 CSV 数据源中前 1,024 行的数据类型来确定如何将混合值列映射为数据类型。...根据用户的要求，大多数字段都可用作维度或用作度量，并且可以为连续或离散。 Tableau 将字段分配给“维度”区域或“度量”区域进行初始分配时建立了默认值。...使用Tableau案例 生成条形图 使用条形图可在各类别之间比较数据。创建条形图时会将维度放在“行”功能区上，并将度量放在“列”功能区上，反之亦然。 条形图使用条标记类型。...在“编辑颜色”对话框的“调色板”字段中，从下拉列表中选择“红色-绿色发散”。 选中“使用完整颜色范围”复选框，单击“应用”，然后单击“确定”。...STEP 8： 将“Sales”（销售额）度量拖到“标记”卡上的“大小”以便通过“Sales”（销售额）度量控制框的大小。您可以比较绝对销售额（按框的大小）和利润（按颜色）。
我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。它绘制了 1966 年到 2020 年之间英国选举结果的数据。...为了做出多条形图，你需要对你的数据进行一下调整。...，这是一个特殊的 DataSpec 字典，它根据你给它的颜色映射生成。...在这种情况下，颜色表是一个简单的党派名称和一个十六进制值之间的映射。...接下来，我将看看 Altair，它的声明式 API 意味着它可以做出非常复杂的绘图，而不会让你头疼。
图1 娱乐圈男明星排行榜动态条形图 数据来源：123粉丝网 图1是用第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)的数据绘制的动态条形图。..._1 = concat(all_data) #把列表中存放的数据框连接成一个数据框 #统计出现次数 all_data_1.name.value_counts() 代码解析： period: 找出所有期数去重...,并按从小到大排序; all_data: 构造存放所有数据的空列表; for: 构造循环取出每期前10名的信息; all_data_1: 用concat函数把列表中存放的数据框连接成一个数据框(列表中不仅能存单个元素还可以存数据框...); value_counts(): 统计男演员在前10名中出现的次数; 注：颜色分配是绘制动态条形图的关键，本文按照在前10名中出现次数分配颜色，出现次数越多，给的颜色越深,标注颜色并无其它含义。...; data1: 取出前person_num个人的信息，并按人气值排序; name_color: 读取根据前10名出现次数分配的颜色; colors_0: 根据分配的颜色，给出当前期绘制颜色; plt.barh
Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图、错误图、散点图等。...处理缺失的数据是一件让人痛苦的事，Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。...10 Altair ? Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...声明意味着用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如，x轴、y轴、颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。
Pandas Styler的核心功能在于能够根据特定条件对单元格进行突出显示、着色和格式化。 增强了可视化体验，并能够更直观地解释数据集中包含的信息。...“style”模块提供了不同的选项来修改数据的外观，允许我们自定义以下方面： 给单元格着色：根据单元格值或条件应用不同的颜色。 突出显示：强调特定的行、列或值。...条形图：在单元格内用水平或垂直条形图表示数据。 样式：设置标题的背景颜色 在本节中，我们将应用样式到标题和表格。因此，我们使用背景颜色来突出显示标题和表格的其余部分。...在下一个代码块中，我们将通过向特定列引入不同的颜色背景来增强数据透视表的视觉表示。...颜色条提供数据值的直观表示，为不同的数据范围分配不同的颜色。
世界人口数据集介绍 探索全面的数据集，提供对全球人口统计和特定国家特征的深刻见解。...这些数据集共同为寻求探索和了解全球人口和特定国家特征的复杂动态的研究人员、分析师和爱好者奠定了坚实的基础。无论是研究历史趋势还是关注最新的人口统计资料，这些数据集都为不同的分析视角提供了丰富的信息。...countries_df.sample(2) 获取基本信息 countries_df.info() 通过info()可以看出 从输出结果来看，数据框包含五列： country: 字符串类型，包含...您使用了 concat 函数将每个地区的数据框连接在一起，并通过 ignore_index=True 重新设置索引。...使用了 concat 函数将每个地区的数据框连接在一起，并通过 ignore_index=True 重新设置索引。
1 Matplotlib Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图...它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。...6 Altair Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...声明意味着用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如，x轴、y轴、颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。
图表元素设置 图表元素设置主要是指 数据源选择、图大小、标题、坐标轴文字、图例、网格线、图颜色、字体大小、线条样式、色系、多子图、图形叠加与绘图引擎等等。...，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取...不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair...条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked...z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 一组数据，然后分类并用不同颜色（色系下）表示 df.plot.scatter
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