PYTHON -在pandas中显示来自matplotlib的交叉表的堆叠水平条形图中的100%

Python是一种广泛应用于数据分析和科学计算的高级编程语言。在Python中，pandas是一个常用的数据分析库，而matplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的库。

在pandas中，我们可以使用交叉表（crosstab）来快速计算两个或多个因素之间的频数或频率，并将结果以表格的形式呈现。而如果我们希望以堆叠水平条形图的形式展示交叉表的百分比，可以借助matplotlib来实现。

以下是一种可能的实现方法：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 创建交叉表：

# 假设我们有两个因素：A和B
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3],
        'B': [1, 2, 1, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算交叉表
cross_table = pd.crosstab(df['A'], df['B'])

1. 计算百分比：

# 计算每行的百分比
cross_table_percent = cross_table.apply(lambda x: x / x.sum(), axis=1)

1. 绘制堆叠水平条形图：

# 设置图表样式
plt.style.use('ggplot')

# 绘制堆叠水平条形图
cross_table_percent.plot(kind='bar', stacked=True)

# 添加标题和标签
plt.title('Stacked Horizontal Bar Chart of Cross Table')
plt.xlabel('A')
plt.ylabel('Percentage')

# 显示图表
plt.show()

以上代码将根据给定的数据创建一个交叉表，然后计算每行的百分比，并使用matplotlib绘制出堆叠水平条形图。这种图表可以清晰地展示不同因素之间的关系和百分比分布。

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以上答案涵盖了使用Python中的pandas和matplotlib库来展示来自matplotlib的交叉表的堆叠水平条形图中的100%百分比。希望能满足您的需求！