直观理解百分比堆叠式柱状图，掌握数据分析新利器

后端

2023-09-29 19:30:50

在数据可视化中，柱状图是不可或缺的利器。而百分比堆叠式柱状图，作为柱状图家族中的特殊成员，因其独特的表现形式和信息传达优势，在数据分析领域愈发受到青睐。本文将带你深入了解百分比堆叠式柱状图，掌握这一数据分析利器，助你洞察数据奥秘。

百分比堆叠式柱状图的独特之处

与传统柱状图不同，百分比堆叠式柱状图的每根柱子都是等长的，总额为100%。柱子内部被分割为多个部分，高度由该部分占总体的百分比决定。这种表现形式突出了不同部分之间的比例关系，便于观众直观地比较和分析各部分在整体中的占比。

优势与适用场景

百分比堆叠式柱状图的优势主要体现在以下方面：

直观展示比例关系： 百分比堆叠式柱状图通过柱子内部的高度划分，清晰地展示了不同部分在整体中所占的比例，便于观众迅速了解数据分布情况。
突出对比： 由于所有柱子的高度相等，百分比堆叠式柱状图能够有效凸显不同部分之间的对比关系，有利于识别差异和趋势。
节省空间： 百分比堆叠式柱状图将多个部分的信息叠加在一个柱子中，节省了图表空间，使数据展示更加简洁明了。

因此，百分比堆叠式柱状图适用于以下场景：

展示部分在整体中的占比： 例如，不同产品在销售额中的占比，不同年龄段的人口在总人口中的占比。
比较不同部分的比例差异： 例如，不同地区或部门的销售业绩比较，不同时间段的用户行为变化比较。
分析趋势和模式： 例如，不同季度或年份的市场份额变化趋势，不同渠道的流量比例变化模式。

使用matplotlib绘制百分比堆叠式柱状图

matplotlib作为Python中常用的数据可视化库，提供了便捷的函数来绘制百分比堆叠式柱状图。绘制步骤如下：

准备数据：将数据组织成DataFrame，其中每一列代表一个类别，每一行代表一个样本。
导入matplotlib：import matplotlib.pyplot as plt
创建百分比堆叠式柱状图：plt.bar(x, y, width, bottom)，其中x为类别标签，y为类别占比，width为柱子宽度，bottom为柱子底部高度（通常为0）。
设置标签和5. 显示图表：plt.show()

实例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 准备数据
df = pd.DataFrame({
    "类别": ["A", "B", "C"],
    "占比": [0.3, 0.4, 0.3]
})

# 创建百分比堆叠式柱状图
plt.bar(df["类别"], df["占比"], width=0.5, bottom=0)

# 设置标签和标题
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("占比")
plt.title("产品销售额占比")

# 显示图表
plt.show()