import {vl} from '@vega/vega-lite-api'
d3 = require("d3-fetch@1")
import {printTable} from '@uwdata/data-utilities'
dados = d3.csv("https://raw.githubusercontent.com/tiagodavi70/vl-altair-tutorial/master/datasets/dados.csv")
md`forma: (${estados.length} linhas, ${Object.keys(estados[0]).length} colunas)`
vl.markPoint()
.data(estados)
.render()
vl.markPoint()
.data(estados)
.encode(vl.y().field("região"))
.render()
vl.markPoint()
.data(estados)
.encode(
vl.y().field("região"),
vl.x().field("população").type("quantitative"))
.render()
vl.markPoint()
.data(estados)
.encode(
vl.y().field("região").type("nominal"),
vl.x().field("população").type("quantitative")
)
.render()
vl.markPoint()
.data(estados)
.encode(
vl.y().fieldN("região"),
vl.x().fieldQ("população")
).render()
vl.markBar()
.data(estados)
.encode(
vl.x().fieldN("estado"),
vl.y().fieldQ("população")
)
.render()
vl.markLine()
.data(dados)
.encode(
vl.x().fieldT("Data"),
vl.y().fieldQ("Precipitação"),
vl.color().fieldN("Cidade")
)
.render()
vl.markArea()
.data(dados)
.encode(
vl.x().fieldT("Data"),
vl.y().fieldQ("Umidade Relativa do Ar"),
vl.color().fieldN("Cidade"),
vl.tooltip(["Cidade"]) // passe o mouse em cima das áreas e agora aparece o nome das cidades
)
.render()
vl.markCircle()
.data(dados)
.encode(
vl.x().fieldQ("Temperatura do ar - bulbo seco"),
vl.y().fieldQ("Pressão Atmosférica ao nível da estação"),
vl.fill().fieldQ("Temperatura mínima"),
vl.size().fieldQ("Rajada Máxima de Vento"),
vl.opacity().value(0.3),
vl.tooltip(["Cidade",vl.tooltip().fieldT("Data")])
)
.render()
vl.markCircle()
.data(dadosQ)
.encode(
vl.x().fieldQ("Temperatura do ar - bulbo seco").scale({zero:false}),
vl.y().fieldQ("Pressão Atmosférica ao nível da estação").scale({zero:false}),
vl.fill().fieldQ("Temperatura mínima"),
vl.size().fieldQ("Rajada Máxima de Vento"),
vl.opacity().value(.4),
vl.order().fieldT("Data"),
vl.tooltip(["Cidade",vl.tooltip().fieldT("Data")])
).render()
vl.markLine()
.data(dadosQ)
.encode(
vl.x().fieldT("Data"),
vl.y().fieldQ("Umidade Relativa do Ar"),
vl.column().fieldN("Cidade"),
vl.tooltip(["Umidade Relativa do Ar", vl.tooltip().fieldT("Data")])
)
.width(100)
.height(80)
.render()
One platform to build and deploy the best data apps
Experiment and prototype by building visualizations in live JavaScript notebooks. Collaborate with your team and decide which concepts to build out.
Use Observable Framework to build data apps locally. Use data loaders to build in any language or library, including Python, SQL, and R.
Seamlessly deploy to Observable. Test before you ship, use automatic deploy-on-commit, and ensure your projects are always up-to-date.