altair.ConditionalParameterStringFieldDef#
- class altair.ConditionalParameterStringFieldDef(param=Undefined, aggregate=Undefined, bandPosition=Undefined, bin=Undefined, empty=Undefined, field=Undefined, format=Undefined, formatType=Undefined, timeUnit=Undefined, title=Undefined, type=Undefined, **kwds)#
ConditionalParameterStringFieldDef 的 Schema 封装。
- 参数:
- paramstr,
ParameterName
使用参数名称进行过滤。
- aggregatedict,
Aggregate
,ArgmaxDef
,ArgminDef
,NonArgAggregateOp
, Literal[‘average’, ‘count’, ‘distinct’, ‘max’, ‘mean’, ‘median’, ‘min’, ‘missing’, ‘product’, ‘q1’, ‘q3’, ‘ci0’, ‘ci1’, ‘stderr’, ‘stdev’, ‘stdevp’, ‘sum’, ‘valid’, ‘values’, ‘variance’, ‘variancep’, ‘exponential’, ‘exponentialb’] 字段的聚合函数(例如,
"mean"
,"sum"
,"median"
,"min"
,"max"
,"count")。
默认值:
undefined
(None)另请参见: aggregate 文档。
- bandPositionfloat
在堆叠、分箱、时间单位或带状刻度的带上的相对位置。例如,如果设置为
0
,标记将位于带的开头;如果设置为0.5
,则位于带的中间。- binbool, dict, Literal[‘binned’],
BinParams
, None 对
quantitative
字段进行分箱的标志,定义分箱参数的对象,或者指示x
或y
通道的数据在导入 Vega-Lite 之前已经分箱 ("binned"
)。如果为
true
,将应用默认的分箱参数。如果为
"binned"
,这表示x
(或y
)通道的数据已经分箱。您可以将分箱起始字段映射到x
(或y
),并将分箱结束字段映射到x2
(或y2
)。刻度和轴的格式将类似于 Vega-Lite 中的分箱。要根据分箱步长调整轴刻度,您还可以设置轴的 tickMinStep 属性。
默认值:
false
另请参见: bin 文档。
- emptybool
对于选择参数,默认情况下空选择的谓词返回 true。通过设置此属性
empty: false
来覆盖此行为。- fieldstr, dict,
Field
,FieldName
,RepeatRef
必需。 定义从中提取数据值的字段名称的字符串,或定义来自 repeat 操作符的迭代值的对象。
另请参见: field 文档。
注意: 1) 点 (
.
) 和方括号 ([
和]
) 可用于访问嵌套对象(例如,"field": "foo.bar"
和"field": "foo['bar']"
)。如果字段名称包含点或方括号但未嵌套,您可以使用\\
来转义点和方括号(例如,"a\\.b"
和"a\\[0\\]"
)。有关转义的更多详细信息,请参见字段文档。2) 如果aggregate
是count
,则不需要field
。- formatstr, dict,
Dict
与默认的
"number"
和"time"
格式类型一起使用时,用于指南(轴、图例、标题)和文本标记标签的文本格式模式。有关更多示例,请参阅格式文档。
与自定义 formatType 一起使用时,此值将作为
format
与datum.value
一起传递给注册函数。默认值: 数字格式派生自 numberFormat 配置,时间格式派生自 timeFormat 配置。
- formatTypestr
标签的格式类型。可以是
"number"
、"time"
或已注册的自定义格式类型之一。默认值
对于时间字段以及带有
timeUnit
的有序和名义字段,默认值为"time"
。对于定量字段以及没有
timeUnit
的有序和名义字段,默认值为"number"
。
- timeUnitdict,
TimeUnit
,MultiTimeUnit
,BinnedTimeUnit
,SingleTimeUnit
,TimeUnitParams
,UtcMultiTimeUnit
,UtcSingleTimeUnit
,LocalMultiTimeUnit
,LocalSingleTimeUnit
, Literal[‘binnedutcyear’, ‘binnedutcyearquarter’, ‘binnedutcyearquartermonth’, ‘binnedutcyearmonth’, ‘binnedutcyearmonthdate’, ‘binnedutcyearmonthdatehours’, ‘binnedutcyearmonthdatehoursminutes’, ‘binnedutcyearmonthdatehoursminutesseconds’, ‘binnedutcyearweek’, ‘binnedutcyearweekday’, ‘binnedutcyearweekdayhours’, ‘binnedutcyearweekdayhoursminutes’, ‘binnedutcyearweekdayhoursminutesseconds’, ‘binnedutcyeardayofyear’, ‘binnedyear’, ‘binnedyearquarter’, ‘binnedyearquartermonth’, ‘binnedyearmonth’, ‘binnedyearmonthdate’, ‘binnedyearmonthdatehours’, ‘binnedyearmonthdatehoursminutes’, ‘binnedyearmonthdatehoursminutesseconds’, ‘binnedyearweek’, ‘binnedyearweekday’, ‘binnedyearweekdayhours’, ‘binnedyearweekdayhoursminutes’, ‘binnedyearweekdayhoursminutesseconds’, ‘binnedyeardayofyear’, ‘utcyear’, ‘utcquarter’, ‘utcmonth’, ‘utcweek’, ‘utcday’, ‘utcdayofyear’, ‘utcdate’, ‘utchours’, ‘utcminutes’, ‘utcseconds’, ‘utcmilliseconds’, ‘year’, ‘quarter’, ‘month’, ‘week’, ‘day’, ‘dayofyear’, ‘date’, ‘hours’, ‘minutes’, ‘seconds’, ‘milliseconds’, ‘utcyearquarter’, ‘utcyearquartermonth’, ‘utcyearmonth’, ‘utcyearmonthdate’, ‘utcyearmonthdatehours’, ‘utcyearmonthdatehoursminutes’, ‘utcyearmonthdatehoursminutesseconds’, ‘utcyearweek’, ‘utcyearweekday’, ‘utcyearweekdayhours’, ‘utcyearweekdayhoursminutes’, ‘utcyearweekdayhoursminutesseconds’, ‘utcyeardayofyear’, ‘utcquartermonth’, ‘utcmonthdate’, ‘utcmonthdatehours’, ‘utcmonthdatehoursminutes’, ‘utcmonthdatehoursminutesseconds’, ‘utcweekday’, ‘utcweekdayhours’, ‘utcweekdayhoursminutes’, ‘utcweekdayhoursminutesseconds’, ‘utcdayhours’, ‘utcdayhoursminutes’, ‘utcdayhoursminutesseconds’, ‘utchoursminutes’, ‘utchoursminutesseconds’, ‘utcminutesseconds’, ‘utcsecondsmilliseconds’, ‘yearquarter’, ‘yearquartermonth’, ‘yearmonth’, ‘yearmonthdate’, ‘yearmonthdatehours’, ‘yearmonthdatehoursminutes’, ‘yearmonthdatehoursminutesseconds’, ‘yearweek’, ‘yearweekday’, ‘yearweekdayhours’, ‘yearweekdayhoursminutes’, ‘yearweekdayhoursminutesseconds’, ‘yeardayofyear’, ‘quartermonth’, ‘monthdate’, ‘monthdatehours’, ‘monthdatehoursminutes’, ‘monthdatehoursminutesseconds’, ‘weekday’, ‘weekdayhours’, ‘weekdayhoursminutes’, ‘weekdayhoursminutesseconds’, ‘dayhours’, ‘dayhoursminutes’, ‘dayhoursminutesseconds’, ‘hoursminutes’, ‘hoursminutesseconds’, ‘minutesseconds’, ‘secondsmilliseconds’] 时间字段的时间单位(例如,
year
,yearmonth
,month
,hours
)。或者被转换为有序的时间字段。默认值:
undefined
(None)另请参见: timeUnit 文档。
- titlestr,
Text
, Sequence[str], None 字段的标题。如果为
null
,则移除标题。默认值: 根据字段名称和转换函数(
aggregate
、bin
和timeUnit
)派生。如果字段有聚合函数,则该函数作为标题的一部分显示(例如,"Sum of Profit"
)。如果字段已分箱或应用了时间单位,则应用的函数会显示在括号中(例如,"Profit (binned)"
,"Transaction Date (year-month)"
)。否则,标题就是字段名称。注意:
1) 您可以通过在 config 中提供 fieldTitle 属性或通过编译函数的选项提供 fieldTitle 函数来定制默认字段标题格式。
2) 如果同时定义了字段定义的
title
和轴、标题或图例的title
,将使用轴/标题/图例的标题。- type
StandardType
, Literal[‘quantitative’, ‘ordinal’, ‘temporal’, ‘nominal’] 编码字段或常量值(
datum
)的测量类型("quantitative"
,"temporal"
,"ordinal"
,或"nominal"
)。对于编码 ‘geoshape’,它也可以是"geojson"
类型。Vega-Lite 在许多情况下会自动推断数据类型,如下所述。但是,如果满足以下条件之一,则字段需要指定类型:(1) 字段不是名义型,并且字段编码没有指定
aggregate
(argmin
和argmax
除外)、bin
、刻度类型、自定义sort
顺序,也没有timeUnit
;或 (2) 如果您希望对具有bin
或timeUnit
的字段使用有序刻度。默认值
1) 对于数据
field
,默认数据类型是"nominal"
,除非字段编码具有满足以下条件的aggregate
、channel
、bin
、刻度类型、sort
或timeUnit
如果满足以下条件,
"quantitative"
是默认类型:(1) 编码字段包含bin
或aggregate
("argmin"
和"argmax"
除外),(2) 编码通道是latitude
或longitude
通道,或 (3) 指定的刻度类型是定量刻度。如果满足以下条件,
"temporal"
是默认类型:(1) 编码字段包含timeUnit
,或 (2) 指定的刻度类型是时间或 utc 刻度如果满足以下条件,
"ordinal"
是默认类型:(1) 编码字段包含自定义排序顺序,(2) 指定的刻度类型是有序/点/带状刻度,或 (3) 编码通道是order
。
对于数据域中的常量值(
datum
)
如果 datum 是数字,则为
"quantitative"
如果 datum 是字符串,则为
"nominal"
如果 datum 是日期时间对象,则为
"temporal"
注意
数据
type
描述的是数据的语义,而不是原始数据类型(数字、字符串等)。相同的原始数据类型可以有不同的测量类型。例如,数字数据可以表示定量、有序或名义数据。时间字段的数据值可以是日期时间字符串(例如,
"2015-03-07 12:32:17"
,"17:01"
,"2015-03-16"
,"2015"
)或时间戳数字(例如,1552199579097
)。与 bin 一起使用时,
type
属性可以是"quantitative"
(用于线性分箱刻度)或“ordinal”(用于有序分箱刻度)。与 timeUnit 一起使用时,
type
属性可以是"temporal"
(默认,用于时间刻度)或“ordinal”(用于有序刻度)。与 aggregate 一起使用时,
type
属性指聚合后的数据类型。例如,我们可以使用{"aggregate": "distinct", "field": "cat"}
计算分类字段"cat"
的distinct
计数。聚合输出的"type"
是"quantitative"
。辅助通道(例如,
x2
,y2
,xError
,yError
)没有type
,因为它们必须与其主要通道(例如,x
,y
)具有完全相同的类型。
另请参见: type 文档。
- paramstr,
- __init__(param=Undefined, aggregate=Undefined, bandPosition=Undefined, bin=Undefined, empty=Undefined, field=Undefined, format=Undefined, formatType=Undefined, timeUnit=Undefined, title=Undefined, type=Undefined, **kwds)#
方法
__init__
([param, aggregate, bandPosition, ...])copy
([deep, ignore])返回对象的副本。
from_dict
(dct[, validate])从字典表示构造类。
from_json
(json_string[, validate])从有效的 JSON 字符串实例化对象。
resolve_references
([schema])在此对象的 schema 或根 schema 的上下文中解析引用。
to_dict
([validate, ignore, context])返回对象的字典表示。
to_json
([validate, indent, sort_keys, ...])将此对象的 JSON 表示作为字符串输出。
validate
(instance[, schema])在根 schema 的上下文中根据类 schema 验证实例。
validate_property
(name, value[, schema])在根 schema 的上下文中根据属性 schema 验证属性。