Altair

Altair expõe uma API declarativa de gramática de gráficos que compila para Vega-Lite - gráficos se tornam especificações JSON que você pode versionar, comparar e incorporar na web.

Receita

Cartão de receita de referência rápida - pronto para copiar e colar.

import altair as alt
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("sales.csv", parse_dates=["ordered_at"])
chart = (
    alt.Chart(df)
    .mark_line(point=True)
    .encode(x="ordered_at:T", y="sum(revenue):Q", color="region:N")
    .properties(width=600, height=300, title="Receita por região")
)
chart.save("revenue.json")

Quando usar isso:

• Especificações que você deseja no git como JSON, não como código de plotagem imperativo
• Gráficos em camadas (+, |) com composição legível
• Incorporação em sites estáticos via Vega-Embed
• Ensino de gramática de visualização sem o boilerplate do matplotlib

Exemplo de Trabalho

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
 
rng = np.random.default_rng(42)
df = pd.DataFrame(
    {
        "region": np.repeat(["East", "West"], 150),
        "revenue": rng.normal(150, 35, 300).clip(20),
        "units": rng.integers(1, 60, 300),
    }
)
 
base = alt.Chart(df).encode(
    x=alt.X("revenue:Q", bin=alt.Bin(maxbins=20), title="Receita"),
    color="region:N",
)
 
hist = base.mark_bar(opacity=0.7).properties(width=400, height=250, title="Distribuição")
 
scatter = (
    alt.Chart(df)
    .mark_circle(size=60, opacity=0.5)
    .encode(
        x="units:Q",
        y="revenue:Q",
        color="region:N",
        tooltip=["region", "units", "revenue"],
    )
    .properties(width=400, height=250, title="Unidades vs receita")
)
 
dashboard = alt.hconcat(hist, scatter).resolve_scale(color="shared")
 
rule = (
    alt.Chart(pd.DataFrame({"y": [150]}))
    .mark_rule(color="firebrick", strokeDash=[4, 4])
    .encode(y="y:Q")
)
layered = scatter + rule
 
dashboard.save("dashboard.json")
layered.save("scatter_target.json")

O que isso demonstra:

• Codificação de bin em forma declarativa
• Concatenação horizontal com escala de cores compartilhada
• Regra em camadas com anotação +
• Exportação JSON para incorporação

Mergulho Profundo

Como Funciona

• Chart(data) + mark_* + canais encode (x, y, color, tooltip).
• Atalhos :Q quantitativo, :N nominal, :T temporal, :O ordinal.
• Transformações (transform_filter, transform_aggregate) permanecem na especificação.
• O compilador emite JSON Vega-Lite renderizado por JS no navegador ou PNG via altair_saver.

Tipos de Codificação

Notas Python

import altair as alt
 
alt.data_transformers.disable_max_rows()  # apenas quando você aceita embeds grandes
alt.renderers.enable("json")  # o padrão do notebook varia por versão

Armadilhas

• Limite padrão de 5000 linhas - Altair amostra frames grandes. Correção: agregue em pandas/Polars primeiro ou desative o número máximo de linhas conscientemente.
• Dados largos - Múltiplas colunas y precisam de transform_fold ou melt. Correção: organize em formato longo upstream.
• Ordenando eixos nominais - a ordem alfabética padrão desordena os meses. Correção: sort=["Jan", "Fev", ...] ou :O com ordem.
• Salvar PNG sem dependências - requer vl-convert ou altair_saver. Correção: envie JSON para o front-end ou instale o conversor em CI.
• Seleções interativas em dados enormes - lentas no lado do cliente. Correção: filtre os dados no lado do servidor antes do gráfico.

Alternativas

FAQs

alt.Chart(df).mark_point().encode(x="x", y="y").facet("region:N")

alt.Chart(df).transform_filter(alt.datum.revenue > 100).mark_bar().encode(...)

rule = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[4,4]).encode(y="mean(revenue):Q")
chart + rule

.encode(color=alt.Color("region:N", scale=alt.Scale(scheme="set2")))

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Versões da Stack: Esta página foi escrita para Python 3.14.0 (estável 3.14, manutenção 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+ e uv 0.6+.