Altair：基于外部数据的带条件着色的嵌套分组条形图 - 寻求复杂实现方面的帮助

问：

我目前正在使用 Python 中的 Altair 处理一项具有挑战性的数据可视化任务，旨在根据外部数据创建带有条件着色的嵌套分组条形图。这是我的数据结构：

• 主要分类变量：A
• 次要分类变量：B
• A 中的子类别
• 外部数据集 C，其中包含条件着色的条件

我曾尝试使用 Altair 的分层方法和编码来实现这一点，但事实证明，集成嵌套分组和条件着色比预期的要复杂得多。这是我尝试的简化版本：

chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
x='A:N',
y='count():Q',
color=alt.condition(
condition='datum.condition \> threshold',  # Placeholder condition, looking to integrate conditions from df_cond
yes=alt.value('green'),
no=alt.value('red')
)
)

chart += alt.Chart(df).mark_bar().encode(
x='B:N',
y='count():Q',
color='A:N'
)
chart.show()

我正在努力将嵌套分组合并到 A 和 B 中，同时根据 C 中的外部条件动态应用条件着色。任何见解、更正或实现这种复杂可视化的替代方法将不胜感激！