Python 是否可以从Altair上的和X中筛选并绘制它？

我尝试修改一个脚本，筛选前十名供应商（

proveedor\u nombre

），这意味着，那些从降序中获得更多资金但从未开始工作的供应商

因为我甚至不知道我做错了什么，你们知道我有什么办法可以得到想要的结果吗

以下是原始代码：

# Monto total asignado por proveedor

proveedores_dinero = alt.Chart(df).mark_circle().encode(
    x = alt.X('proveedor_nombre:N'),
    y = alt.Y('sum(monto_contrato_minimo):Q'),
)

proveedores_dinero

这里是输出：

---

可以在

transform\u窗口

上应用

rank

来过滤顶部的

n

结果。但是，丢失的校准孔的圆圈将绘制在轴

x=0

上，在这种情况下，它通过顶部

n+1

值过滤

y

值。在下面的示例中，我正在绘制6个可能的前3个Proveeder

# Generate raw data
data = {
    'proveedor_nombre': ['proveedor_1', 'proveedor_2', 'proveedor_4', 'proveedor_1', 'proveedor_2', 'proveedor_3',
                         'proveedor_4', 'proveedor_1', 'proveedor_5', 'proveedor_6', 'proveedor_4', 'proveedor_5'
                        ],
    'monto_contrato_minimo': [389, 24, 80, 253, 111, 54, 345, 117, 9, 546, 678, 99]
}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# Store value of top n proveedores
data_sum = df.groupby('proveedor_nombre').agg({'monto_contrato_minimo':'sum'}).sort_values(by='monto_contrato_minimo', ascending=False)

# Plot top 3 proveedor_nombre
alt.Chart(df).mark_circle().encode(
    x = alt.X('proveedor_nombre:N', sort='-y', scale=alt.Scale(domain=list(data_sum.index[:3]))),
    y = alt.Y('sum(monto_contrato_minimo):Q'),
).transform_window(
    rank='rank(monto_contrato_minimo)',
    sort=[alt.SortField('sum(monto_contrato_minimo)', order='descending')]
).transform_filter(
    (alt.datum.rank < 4)  
).transform_filter(
    (alt.datum.monto_contrato_minimo > data_sum.iloc[3][0]) 
).properties(
    width=500, height=300
)

#生成原始数据
数据={
“provedor_nombre:[“provedor_1”、“provedor_2”、“provedor_4”、“provedor_1”、“provedor_2”、“provedor_3”，
“proveedor_4”、“proveedor_1”、“proveedor_5”、“proveedor_6”、“proveedor_4”、“proveedor_5”
],
“monto_contato_minimo”：[389,24,80,253,111,54,345,117,954678,99]
}
df=pd.DataFrame.from_dict（数据）
#前n个ProveeStores的存储值
data_sum=df.groupby（'proveedor_nombre'）.agg（{'monto_contrato_minimo'：'sum'}）.sort_值（按='monto_contrato_minimo'，升序=False）
#绘制前3名proveedor_nombre
alt.Chart（df）.标记圆圈（）.编码(
x=alt.x（'proveedor_nombre:N'，sort='-y'，scale=alt.scale（域=列表（数据总和索引[：3]）），
y=alt.y（‘和（月对月）∶Q’，
).转换窗口(
rank='rank（monto'u contracto'u minimo）'，
排序=[alt.SortField（'sum（monto\u contracto\u minimo'），order='descending'）]
).transform_过滤器(
（alt.datum.rank<4）
).transform_过滤器(
（alt.datum.monto_contato_minimo>data_sum.iloc[3][0]）
).物业(
宽度=500，高度=300
)

将导致