如何使用 Altair 显示百分比直方图而不是计数

如何使用 Altair 和 Pandas 获取总数百分比直方图而不是计数直方图？

我现在有这个：

我通过这样做得到了：

d = {'age': ['12', '32', '43', '54', '32', '32', '12']}
dfTest = pd.DataFrame(data=d)

alt.Chart(dfTest).mark_bar().encode(
    alt.X("age:Q", bin=True),
    y='count()',
)

你可以用加入聚合变换 https://altair-viz.github.io/user_guide/transform/joinaggregate.html随后是一个计算变换 https://altair-viz.github.io/user_guide/transform/calculate.html:

import pandas as pd
import altair as alt

source = pd.DataFrame({'age': ['12', '32', '43', '54', '32', '32', '12']})

alt.Chart(source).transform_joinaggregate(
    total='count(*)'
).transform_calculate(
    pct='1 / datum.total'
).mark_bar().encode(
    alt.X('age:Q', bin=True),
    alt.Y('sum(pct):Q', axis=alt.Axis(format='%'))
)

编辑：这是我最初的答案，它要复杂得多：

这并不完全简单，因为它需要手动指定编码当前隐含的 bin 和聚合转换，然后进行计算转换来计算百分比。这是一个例子：

import pandas as pd
import altair as alt

source = pd.DataFrame({'age': ['12', '32', '43', '54', '32', '32', '12']})

alt.Chart(source).transform_bin(
    ['age_min', 'age_max'],
    field='age',
).transform_aggregate(
    count='count()',
    groupby=['age_min', 'age_max']
).transform_joinaggregate(
    total='sum(count)'  
).transform_calculate(
    pct='datum.count / datum.total'  
).mark_bar().encode(
    alt.X("age_min:Q", bin='binned'),
    x2='age_max',
    y=alt.Y('pct:Q', axis=alt.Axis(format='%'))
)

我希望我们将来能够简化转换 API。