与Altair交互绘制时间序列的问题

Question

问题的描述

我的目标是基本的：情节时间序列。经过一些研究，我决定尝试 altair 。 已经有 qgis插件，没有用于绘制向量级别的时间序列，可以交互地单击地图并选择多边形。因此，这就是为什么我决定使用Altair寻求自制解决方案，也许将其与folium结合起来以稍后添加功能。

我完全是Altair库（以及Vega和Vega-Lite）的新手，并且在DataScience和Data可视化方面也很新……因此，我对我的无知表示歉意！

关于如何与Altair绘制时间序列的教程已经有充分的解释（例如此处或在官方网站中）。但是，据我所知，我的研究案例有一些特殊性，尚未完全接近。

数据是使用用于Google Earth Engine的Python API生成的，并用Python和Pandas/Geopandas库进行了预处理：

• Google Earth Engine 中的

  ，计算了植被指数（当前案例中的NDVI）在某个感兴趣区域（ROI）的像素级。然后函数 image.reduceregions（） Imagecollection 要计算A fartialcollection element 元素的每个多边形中NDVI的平均值，该元素代表农业包裹。结果向量文件被导出。

• 在 jupyter-lab 环境下，将数据加载到geopandas geodataframe 对象对象并进行了预处理，转换数据框并创建a datetime 列等，以便使用Altair的时间序列表示数据良好。

预处理后的数据概述：

我的“最终”目标是在同一图形中显示一个交互式线图，其中一组线代表每条线一个农业包裹，并由包裹按作物类型进行分类在不同的颜色中，例如绿色，小麦，黄色的小麦，棕色的同伴树...（可以将包含每个包裹的裁剪类型的信息添加到 dataframe 与另一个 DataFrame ）。

我正在考虑一些看起来或多或少类似于以下示例的东西，而传说的几年是裁剪类型的包裹：

，

但到目前为止，我还没有设法使我的数据看起来像...全部。

如您所见，数据中有许多null（这是由于云掩蔽函数的应用，并且是由于ROI相交的几个Sentinel-2 Orbits的事实）。我只想省略earch列/包裹的非零值，但是我不知道此数据配置是否会构成问题（对此有任何建议吗？）。

到目前为止，我得到了：

• 单个包裹的前面图形的产生已经大约需要23秒。哪些东西也许可以改善shoud/云（如何？）
• ，更重要的是，代表项目/polygon/parcel的值（ndvi）的预期线甚至都没有显示（请注意我选择了包含相当少的非零值的包裹）。

可以肯定的是，我做错了很多事情。很高兴获得一些建议来解决其中的一些建议。

示例数据和代码以重现问题

在此'sa 并且用于重现问题的代码如下：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import altair as alt

df= pd.read_json(r"path\to\json\file.json")
df['date']= pd.to_datetime(df['date'])
print(gdf.dtypes)
df

输出：

lines=alt.Chart(df).mark_line().encode(
    x='date:O',
    y='17811:Q',
    color=alt.Color(
        '17811:Q', scale=alt.Scale(scheme='redyellowgreen', domain=(-1, 1)))
    )
lines.properties(width=700, height=600).interactive()

​

​=“ https://i.sstatic.net/ypaak.png” alt =“ out2”>

事先感谢您的帮助！

Answer 1

如果我正确理解的话，大多数是您的数据框架的格式需要更改从宽到长，您可以通过pandas中的。 -Melt 在Altair中通过。 -Melt .transform_fold 进行操作。使用熔体，默认名称为'变量'（上一列名称）和'value'（每个列的值）的熔融列：

alt.Chart(df.melt(id_vars='date'), width=500).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='value',
    color=alt.Color('variable')
)

差距来自Nans；如果您希望Altair插值缺少值，则可以删除NAN：

alt.Chart(df.melt(id_vars='date').dropna(), width=500).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='value',
    color=alt.Color('variable')
)

如果您想在Altair中进行全部完成，以下等同于上面的最后一个pandas示例（Transform formans use > '键'而不是'变量'作为前一列的名称）。我还使用和序数代替标称类型来表明如何使颜色与您的示例更相似。：

alt.Chart(df, width=500).mark_line().encode(
    x='date:T',
    y='value:Q',
    color=alt.Color('key:O')
).transform_fold(
    df.drop(columns='date').columns.tolist()
).transform_filter(
    'isValid(datum.value)'
)