时间和分钟作为 Altair 图中跨越一天以上的标签

Question

我正在尝试在 Altair 中创建时间范围跨越几天的时间序列图的 Vega-Lite 规范。因为在我的例子中，哪一天是哪一天会很清楚，我想通过让标签采用 '%H:%M' 形式来减少轴标签中的噪音，即使这会导致标签不明显。

这是一些示例数据；我的实际数据有五分钟的分辨率，但我想这在这里不会太重要：

import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd

# Create data spanning 30 hours, or just over one full day
df = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2018-01-01', periods=30, freq='H'),
                   'data': np.arange(30)**.5})

通过使用其他微不足道的 yearmonthdatehoursminutes 转换，我得到以下结果：

alt.Chart(df).mark_line().encode(x='yearmonthdatehoursminutes(time):T', 
y='data:Q')

现在，我的目标是去掉横轴上标签中的日期，使它们变成类似 ['00:00', '03:00', ..., '21:00', '00:00', '03:00'] 或任何最合适的间距。

仅使用 hoursminutes 作为转换的幼稚方法是行不通的，因为它会分箱实际数据：

alt.Chart(df).mark_line().encode(x='hoursminutes(time):T', y='data:Q')

那么，有没有一种声明式的方式来做到这一点？最终，可视化将利用选择来定义水平轴限制，因此使用 Axis 明确指定标签似乎没有吸引力。

Answer 1

这实际上可以通过在 Axis 中指定 format 来轻松实现：

alt.Chart(df).mark_line().encode(x=alt.X('time:T', axis=alt.Axis(format='%H:%M')), y='data:Q')

Answer 2

为了扩展@fuglede 的回答，在 Altair 中有两个不同的日期和时间概念。

时间格式 允许您指定时间在轴上的显示方式；它们看起来像这样：

chart.encode(
    x=alt.X('time:T', axis=alt.Axis(format='%H:%M'))
)

Altair 使用来自 d3-time-format.

的格式代码

时间单位 可让您指定数据的分组方式，它们还会调整默认时间格式以匹配。它们看起来像这样：

chart.encode(
    x=alt.X('time:T', timeUnit='hoursminutes')
)

或通过 shorthand:

chart.encode(
    x='hoursminutes(time):T'
)

列出了可用的时间单位 here。

如果您只想调整坐标轴格式，请使用时间格式。如果您想根据时间跨度进行分组（即按年、月、小时等对数据进行分组），请使用时间单位。这方面的例子出现在 Altair 文档中，例如Altair 示例库中的 Seattle Weather Heatmap。

时间和分钟作为 Altair 图中跨越一天以上的标签

Hours and minutes as labels in Altair plot spanning more than one day

python

data-visualization

time-series

vega-lite

altair