pandas - 对堆积条形图进行排序

Question

我可以通过执行以下操作来创建堆积条形图:

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

data = {'First': {('Header-1', 'H1-A'): 'Red',
                  ('Header-1', 'H1-B'): 'Red',
                  ('Header-1', 'H1-C'): 'Red',
                  ('Header-2', 'H2-A'): 'White',
                  ('Header-2', 'H2-B'): 'White',
                  ('Header-2', 'H2-C'): 'Yellow',
                  ('Header-3', 'H3-A'): 'Red',
                  ('Header-3', 'H3-B'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-C'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-D'): 'Yellow'},
        'Second': {('Header-1', 'H1-A'): 'White',
                   ('Header-1', 'H1-B'): 'Yellow',
                   ('Header-1', 'H1-C'): 'Yellow',
                   ('Header-2', 'H2-A'): 'Yellow',
                   ('Header-2', 'H2-B'): 'Green',
                   ('Header-2', 'H2-C'): 'Green',
                   ('Header-3', 'H3-A'): 'Green',
                   ('Header-3', 'H3-B'): 'Red',
                   ('Header-3', 'H3-C'): 'Red',
                   ('Header-3', 'H3-D'): 'White'},
        'Third': {('Header-1', 'H1-A'): 'Red',
                  ('Header-1', 'H1-B'): 'Green',
                  ('Header-1', 'H1-C'): 'Green',
                  ('Header-2', 'H2-A'): 'Green',
                  ('Header-2', 'H2-B'): 'White',
                  ('Header-2', 'H2-C'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-A'): 'White',
                  ('Header-3', 'H3-B'): 'Green',
                  ('Header-3', 'H3-C'): 'Green',
                  ('Header-3', 'H3-D'): 'Yellow'},        
       }
df = pd.DataFrame(data)
column_counts = df.apply(pd.Series.value_counts).fillna(0)
column_counts[column_counts.columns] = column_counts[column_counts.columns].astype('int64')
unstacked = pd.DataFrame(column_counts.unstack())
unstacked = unstacked.reset_index()
unstacked.columns = ['category','kind','counts']
alt.Chart( unstacked ).mark_bar().encode(
    x='category',
    y='sum(counts)',
    color='kind'
)

通过执行以下操作，我确实可以控制堆栈的顺序:

alt.Chart( unstacked ).mark_bar().encode(
    x='category',
    y='sum(counts)',
    color='kind',
    order=alt.Order(
      'kind',
      sort='descending'
    )
)

但是，alt.Order 的排序参数只接受“升序”或“降序”。我想自定义顺序为绿色、黄色、红色、白色。

这可能吗？如何？

Answer 1

除了基于另一个字段的降序或升序之外，无法直接提供自定义堆栈顺序。但是您可以通过提供一个具有所需顺序的字段来自定义它。

这可以通过 calculate transform 来完成在图表规范中(这种堆栈顺序方法的 vega-lite 版本概述了 here )或通过在 Pandas 中预处理数据。

以下是预处理方法的示例:

unstacked['order'] = unstacked['kind'].replace(
    {val: i for i, val in enumerate(['Green', 'Yellow', 'Red', 'White'])}
)

alt.Chart( unstacked ).mark_bar().encode(
    x='category',
    y='sum(counts)',
    color=alt.Color('kind',
        # optional: make color order in legend match stack order
        sort=alt.EncodingSortField('order', order='descending')
    ),
    order='order',  # this controls stack order
)