Python 您能为“添加标签”吗；“缺少数据”；给牛郎星图表的图例？

我有一张使用Altair绘制的热图，其中包括一个颜色条，但是热图中缺少的数据（空白/白色）没有标记在颜色条上。是否有办法在图例中添加单独的标签（例如，在颜色栏下方），以显示图表中缺失的数据是如何表示的

我提出了一个解决方案，在我的图表顶部包含一个“重影”层——一个大小为0的标尺图表（因此线条是不可见的），它由一个填充了字符串值“无数据”的列着色（请参见下面的代码）。这将强制一个传奇项目，但我想知道是否有更好的方法。 （请参阅此处链接中的完整示例：）

将numpy导入为np
将牵牛星导入为alt
作为pd进口熊猫
#热图数据示例
heatmap_df=pd.数据帧（[[“纽约”，1999,1]，“纽约”，2000年，新南威尔士州]，“马”，1999年，新南威尔士州]，“马”，2000,4]]，列=[“州”，“年”，“率”]）
#图例数据帧示例
图例编号数据=pd.DataFrame（[[1999，“无数据”]]，列=[“年”，“文本”]）
#带有“无数据”标签的示例图表
heatmap=alt.Chart（heatmap\u df）.mark\u rect（）.encode（alt.X（“年份：O”）、alt.Y（“状态：N”）、alt.Color（“速率：Q”））
#“无数据”图例项的图表
vacc_图例_no_data=alt.Chart（图例_no_data）。标记线(
大小=0
).编码(
年份:O,，
color=alt.color（“text:N”，legend=alt.legend（title=”，symbolType=“square”））
热图+真空图例无数据

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“重影层”在颜色栏底部添加了一个标记为“无数据”的空方块，但我希望有更好的方法来表示这一点

不幸的是，我不知道在定量尺度内处理空值的简单方法。但你可以在标称范围内自然处理它们；我可能会使用计算转换在图表规范中生成空数据集层，以避免构建第二个数据帧。它可能看起来像这样：

heatmap = alt.Chart(heatmap_df).mark_rect().encode(
  alt.X("year:O"),
  alt.Y("state:N"),
  alt.Color("rate:Q")
)

nulls = heatmap.transform_filter(
  "!isValid(datum.rate)"
).mark_rect(opacity=0.5).encode(
  alt.Color('rate:N', scale=alt.Scale(scheme='greys'))
)

heatmap + nulls

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看起来比我的好！我很感激你的回答。