Altair单数据点箱线图无显示，如何显示类似异常值的单点？

我正在开发一个项目仪表盘，每日会接收更新的数据（部分DataFrame数据较为稀疏）。我希望用箱线图（boxplot）可视化不同分组，但发现项目初期部分底层DataFrame仅包含一条数据。此时绘制箱线图无任何显示（详见下方代码及截图），请问能否让单观测值显示为类似异常值的单点？感谢解答

示例代码与效果 #

多数据点的正常箱线图 #

import pandas as pd
import altair as alt

df1 = pd.DataFrame({"a": [1,3,2,5,4,5,3,6,4,3,5,10]})
alt.Chart(df1).mark_boxplot().encode(
    alt.X("a")
)

单数据点的无显示情况 #

df2 = pd.DataFrame({"b": [1]})
alt.Chart(df2).mark_boxplot().encode(
    alt.X("b")
)

可以通过两种方式实现单观测值显示为单点：

方法1：根据数据量切换标记类型 #

直接判断数据行数，单数据点时用mark_point替代箱线图，多数据点时保留正常箱线图逻辑：

import pandas as pd
import altair as alt

def get_boxplot(df, col):
    if len(df) == 1:
        return alt.Chart(df).mark_point(size=100, color='#dc2626').encode(
            alt.X(f"{col}:Q")
        )
    else:
        return alt.Chart(df).mark_boxplot().encode(
            alt.X(f"{col}:Q")
        )

# 测试单数据点场景
df_single = pd.DataFrame({"b": [1]})
get_boxplot(df_single, "b")

# 测试多数据点场景
df_multi = pd.DataFrame({"a": [1,3,2,5,4,5,3,6,4,3,5,10]})
get_boxplot(df_multi, "a")

方法2：修改箱线图配置强制显示单点 #

通过调整箱线图的参数，隐藏箱体、须线等元素，同时将异常值范围设为0，让唯一数据点以异常点样式显示：

import pandas as pd
import altair as alt

df_single = pd.DataFrame({"b": [1]})
alt.Chart(df_single).mark_boxplot(
    extent=0,  # 强制唯一数据点被识别为异常值
    box=False,  # 隐藏箱体
    median=False,  # 隐藏中位数线
    whisker=False,  # 隐藏须线
    outliers=True  # 确保异常点可见
).encode(
    alt.X("b:Q")
)

这种方式下，单数据点会以箱线图异常值的样式呈现，多数据点则保持正常箱线图形态。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Revan