100%堆叠条形图- python (seaborn/matplotlib)

基础概念

堆叠条形图（Stacked Bar Chart）是一种用于展示多个类别数据之间关系的图表类型。在堆叠条形图中，每个条形被分为多个部分，每个部分代表一个子类别的数据。堆叠条形图可以直观地展示数据的总和以及各个子类别的分布情况。

类型

堆叠条形图主要有两种类型：

垂直堆叠条形图：条形是垂直排列的。
水平堆叠条形图：条形是水平排列的。

应用场景

堆叠条形图常用于以下场景：

展示不同时间段内的数据变化。
展示不同类别中各个子类别的分布情况。
展示多个变量在同一个类别中的占比。

示例代码（使用Seaborn）

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
data = {
    'Category': ['A', 'B', 'C'],
    'Subcategory1': [10, 15, 7],
    'Subcategory2': [15, 8, 12],
    'Subcategory3': [7, 12, 10]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 绘制堆叠条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=df, x='Category', y='Subcategory1', color='red')
sns.barplot(data=df, x='Category', y='Subcategory2', color='green')
sns.barplot(data=df, x='Category', y='Subcategory3', color='blue')

plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.legend(['Subcategory1', 'Subcategory2', 'Subcategory3'])
plt.show()

示例代码（使用Matplotlib）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
categories = ['A', 'B', 'C']
subcategory1 = [10, 15, 7]
subcategory2 = [15, 8, 12]
subcategory3 = [7, 12, 10]

# 绘制堆叠条形图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

bar_width = 0.35
index = np.arange(len(categories))

bar1 = ax.bar(index, subcategory1, bar_width, label='Subcategory1')
bar2 = ax.bar(index, subcategory2, bar_width, bottom=subcategory1, label='Subcategory2')
bar3 = ax.bar(index, subcategory3, bar_width, bottom=[i+j for i,j in zip(subcategory1, subcategory2)], label='Subcategory3')

ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Stacked Bar Chart')
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels(categories)
ax.legend()

plt.show()