Разворачивание массивов — Flatten

Преобразование flatten извлекает содержимое массивов из записей данных. Обычно оно не требуется для хорошо структурированных данных в DataFrame pandas, но может быть полезно при работе с другими источниками.

Рассмотрим набор данных с распространённой для JSON структурой: некоторые поля каждой записи содержат списки значений.

import numpy as np

rand = np.random.RandomState(0)

def generate_data(N):
    mean = rand.randn()
    std = rand.rand()
    return list(rand.normal(mean, std, N))

data = [
    {'label': 'A', 'values': generate_data(20)},
    {'label': 'B', 'values': generate_data(30)},
    {'label': 'C', 'values': generate_data(40)},
    {'label': 'D', 'values': generate_data(50)},
]

Такая структура плохо подходит для представления в виде DataFrame. Это видно, если загрузить данные в pandas:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_records(data)
df

Преобразование flatten в Altair извлекает содержимое этих массивов в столбец, на который можно ссылаться в кодировании:

import altair as alt

alt.Chart(df).transform_flatten(
    ['values']
).mark_tick().encode(
    x='values:Q',
    y='label:N',
)

Это особенно полезно для подготовки данных, заданных URL-адресом JSON-файла: не нужно сначала загружать их для обработки в pandas.

Параметры преобразования

Метод Chart.transform_flatten основан на классе FlattenTransform, который поддерживает следующие параметры: