Python 在Altair中使用共享选择器/过滤器在不同图表中绘制两个数据帧

我有两个熊猫数据帧

data

和

data\u queue

，它们具有相同的结构，包含相似的数据。 前者应绘制为直线，而后者应绘制为散点图。 我需要一个共享选择器来过滤两个图表。 在下面的示例中，选择器仅在我删除

散点

时工作

如何在牵牛星上实现这一点

注意：我需要最后一个

层

将工具提示、规则、文本等添加到线条图中。为了便于阅读，我省略了这一部分

input_dropdown = alt.binding_select(options=data.koplus_name.unique().tolist())
selection = alt.selection_single(fields=['koplus_name'], bind=input_dropdown, name='Koplus', init={'koplus_name': input_dropdown.options[0]})


line = alt.Chart(data).mark_line().encode(
    x=alt.X('yearmonthdatehoursminutes(timestamp)', title='timestamp', scale=alt.Scale(domain=(str(data.timestamp.min()), str(data.timestamp.min() + pd.Timedelta(value=1, unit='D'))))),
    y=alt.Y('value', axis=alt.Axis(title=''), scale=alt.Scale(domain=(0, data.value.max()))),
    color=alt.Color('variable', legend=alt.Legend(title=None)),
)

scatter = alt.Chart(data_queue).mark_point().encode(
    x='green time',
    y='value',
)

chart = line + scatter

layer = alt.layer(
    chart
).add_selection(
    selection
).transform_filter(
    selection
).properties(
    width=800, height=250
).interactive(bind_y=False)

---

如果希望数据响应相同的选择，则必须是同一数据源的一部分。您可以在创建图表之前加入pandas中的数据集，也可以在Altair语法中加入具有

下面是第二种方法的示例，其中包含一些小数据集：

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

df1 = pd.DataFrame({
    'x': np.arange(100),
    'y': np.random.randn(100).cumsum()
})

df2 = pd.DataFrame({
    'x': np.arange(100),
    'z': np.random.randn(100).cumsum()
})

selection = alt.selection_interval(encodings=['x'])

base = alt.Chart(df1).transform_lookup(
  lookup='x',
  from_=alt.LookupData(data=df2, key='x', fields=['z'])
).mark_point(color='steelblue').encode(
  x='x:Q',
  color=alt.condition(selection, alt.value('steelblue'), alt.value('lightgray'))
)

alt.layer(
  base.encode(y='y:Q'),
  base.encode(y='z:Q')
).add_selection(
  selection
)

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谢谢杰克，这有效地解决了这个问题。我希望有类似于matplotlib的东西，通过共享axis对象，我可以在两个步骤中打印两个DFs。我有两个时间序列，合并是在没有明确原因的情况下创建NAN的，因此通过共享

ax

绘图将是一种快速（呃）可视化数据的方法。