在Altair中，可以使用selection来创建下拉框，然后使用transform_filter来根据选择的值过滤数据。以下是一个示例代码，演示了如何使用一个下拉框控制另一个下拉框：

import altair as alt
from vega_datasets import data

# 加载数据
cars = data.cars()

# 创建第一个下拉框
make_dropdown = alt.binding_select(options=list(cars['make'].unique()))
make_selection = alt.selection_single(fields=['make'], bind=make_dropdown, name='Make:')

# 创建第二个下拉框
model_dropdown = alt.binding_select(options=list(cars['model'].unique()))
model_selection = alt.selection_single(fields=['model'], bind=model_dropdown, name='Model:')

# 创建图表
chart = alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower:Q',
    y='Miles_per_Gallon:Q',
    color=alt.condition(make_selection, 'make:N', alt.value('gray')),
    shape=alt.condition(model_selection, 'model:N', alt.value('circle'))
).add_selection(
    make_selection,
    model_selection
).transform_filter(
    make_selection
).transform_filter(
    model_selection
)

# 显示图表
chart

在上面的代码中，我们首先加载了一个包含汽车信息的数据集。然后，我们创建了两个下拉框绑定到不同的字段（make和model）。接下来，我们创建了一个散点图，并使用alt.condition函数根据选择的值来设置颜色和形状。最后，我们使用transform_filter将选择的值应用到图表中。

运行上述代码，将会得到一个具有两个下拉框的交互式散点图。根据选择的制造商和型号，图表中的数据点将会相应地改变。