如何在Altair图表中指定type数据可视化（无需过滤DataFrame）

不用提前过滤原始DataFrame的话，有两种实用方法可以实现只显示指定type的折线：

方法一：静态筛选指定类型 #

直接在Altair的图表链中使用transform_filter方法，在绘图阶段筛选出目标type值，无需修改原始数据：

import altair as alt
import pandas as pd

dt = pd.DataFrame({'date': ['2022', '2023', '2024'], 'type':['t1', 't2', 't3'], 'value': [1, 2, 3]})

fig = alt.Chart(dt).mark_line().encode(
    x=alt.X('date:T'),
    y=alt.Y('value:Q'),
    color=alt.Color('type:N')
).transform_filter(
    # 这里指定要显示的type列表
    alt.FieldOneOfPredicate(field='type', oneOf=['t1', 't2'])
)

fig.show()

这个方法会直接在绘图时过滤掉不需要的type数据，最终只显示你指定的折线。

方法二：交互式动态选择类型 #

如果需要灵活切换显示的type，可以添加一个交互式选择器，通过点击图例就能控制显示/隐藏对应折线：

import altair as alt
import pandas as pd

dt = pd.DataFrame({'date': ['2022', '2023', '2024'], 'type':['t1', 't2', 't3'], 'value': [1, 2, 3]})

# 定义多选选择器，默认选中t1和t2
type_selector = alt.selection_multi(fields=['type'], bind='legend', init=[{'type': 't1'}, {'type': 't2'}])

fig = alt.Chart(dt).mark_line().encode(
    x=alt.X('date:T'),
    y=alt.Y('value:Q'),
    color=alt.Color('type:N'),
    # 选中的折线显示完全不透明，未选中的隐藏
    opacity=alt.condition(type_selector, alt.value(1), alt.value(0))
).add_selection(
    type_selector
)

fig.show()

这种方式更灵活，不需要修改代码就能切换显示的type，适合需要频繁调整展示内容的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者OcMaRUS