妙啊！这款 Python 数据可视化工具强的很！

使用 Altair ，你可以将更多时间专注于数据及其含义，下面我将详细介绍：,这是一个在 JupyterLab 中使用 Altair 快速可视化和显示数据集的示例：,源自 Vega-Lite 的 Altair 的独特功能之一是声明性语法，它不仅具有可视化功能，还具有交互性。通过对上面的示例进行一些修改，我们可以创建一个链接的直方图，该直方图根据散点图的选择进行过滤。,Altair需要以下依赖项：,如果已克隆存储库，请从存储库的根目录运行以下命令：,如果你不想克隆存储库，则可以使用以下命令进行安装：,更多内容详情，可以查看github链接：,接下来，我将详细地介绍 Altair 如何创建过滤、分组和合并操作的可视化对象，可以将其用作探索性数据分析过程的一部分。,我们构建两个数据帧的模拟数据。第一个是餐厅订单，第二个是餐厅订单中的商品价格。,首先，我们创建一个简单的图来 Altair 语法结构。,Altair 基本语法四步曲：,考虑这样一种情况，我们需要创建 pirce 和 tip 值的散点图，它们位于不同的数据帧中。一种选择是合并两个数据帧，并在散点图中使用这两列。,Altair提供了一种更实用的方法，它允许在其他数据框中查找列， 类似 Pandas 的 merge 函数功能相同。,transform_lookup 函数类似于 Pandas 的 merge 函数。用于匹配观察值的列（即行）将传递给lookup参数。fields参数用于从另一个数据帧中选择所需的列。,我们还可以把过滤组件集成到绘图中，让我们绘制价格超过10美元的数据点。,transform_filter 函数用于过滤。FieldGTPredicate处理"大于"的条件。,除了过滤和合并外，Altair 还允许在绘图之前对数据点进行分组。例如，我们可以创建一个条形图来显示每种订单类型的商品平均价格。此外，我们可以对价格低于20美元的商品执行此操作。,让我们详细说明每个步骤：,Altair 与其他常见的可视化库的不同之处在于，它可以无缝地将数据分析组件集成到可视化中，是一款非常实用的数据探索工具。,筛选、合并和分组对于探索性数据分析过程至关重要。Altair 允许在创建数据可视化时执行所有这些操作。从这个意义上讲，Altair也可以视为数据分析工具。如果你感兴趣，赶快尝试一下吧。