Altair 分组条形图，每组有不同类别

Question

我正在尝试制作一个 Altair 分组条形图，其中每个组都有不同的类别。 standard 分组条形图绘图代码生成的图，其中每个图的 x 轴包含所有类别，包括特定组未使用的类别。 以下代码和生成的图说明了该问题：

import altair as alt
import pandas as pd

# Sample data
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'Category': ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'Value': [10, 15, 7, 8, 12, 18, 12, 10, 9]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Create the grouped bar chart
chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    x=alt.X('Category:N', title='Category'),
    y=alt.Y('Value:Q', title='Value'),
    column=alt.Column('Group:N', title='Group')
)

chart

有没有一种简单的方法可以删除没有特定组数据的类别？ 也就是说，上面的图表应该有 3 个方面。 第一个面应仅包含 {A1, A2, A3} 的条形图和 x 轴，第二个和第三个面应分别包含 B 和 C 类别。 如果没有简单的方法来做到这一点，我看到两种可能的方法：

1. 手动删除组中不包含数据的每个方面的类别。 我该怎么做？

2. 创建单独的条形图，然后水平连接它们。 我希望这些图共享相同的比例（以及我稍后将添加的其他属性，例如颜色），并且每个子图也有“组”标签。 有没有一种简单的方法可以做到这一点，不需要大量的样板（例如手动计算数据范围，向每个子图添加组标题等）？

Answer 1

Altair 能够独立解析每个轴的比例：

import altair as alt
import pandas as pd

# Sample data
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'Category': ['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'Value': [10, 15, 7, 8, 12, 18, 12, 10, 9]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Create the grouped bar chart
chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    x=alt.X('Category:N', title='Category'),
    y=alt.Y('Value:Q', title='Value'),
    column=alt.Column('Group:N', title='Group')
)

chart.resolve_scale(x='independent')