如何在Jupyter中基于多变量制作100%占比的分类堆叠条形图

1. 导入所需库 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备/导入数据 #

将下方模拟数据替换为你的实际数据（也可通过pd.read_excel("你的文件路径.xlsx")或pd.read_csv("你的文件路径.csv")直接读取表格）：

# 示例数据结构，对应你的表格格式
data = {
    "类别": ["类别1", "类别2", "类别3", "类别4"],
    "Cluster_1": [12, 18, 9, 22],
    "Cluster_2": [28, 24, 32, 19],
    "Cluster_3": [60, 58, 59, 59]
}
df = pd.DataFrame(data)

3. 将数据转换为100%占比格式 #

# 按行计算总和，再将每个Cluster的数值转换为该行的百分比
df_percent = df.set_index("类别").div(df.set_index("类别").sum(axis=1), axis=0) * 100

4. 绘制堆叠条形图 #

# 设置基础绘图风格
plt.style.use('seaborn-v0_8')

# 创建堆叠条形图
ax = df_percent.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6))

# 配置图表文本
plt.title('100% 分类堆叠条形图', fontsize=14)
plt.xlabel('类别', fontsize=12)
plt.ylabel('百分比 (%)', fontsize=12)

# 给每个堆叠块添加百分比标签
for p in ax.patches:
    width, height = p.get_width(), p.get_height()
    x, y = p.get_xy()
    if height > 0.5:  # 过滤极小占比的标签，避免重叠
        ax.text(x + width/2, y + height/2, f'{height:.1f}%', ha='center', va='center', fontsize=10)

# 调整图例位置，避免遮挡图表
plt.legend(title='聚类分组', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

# 自动调整布局
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()

关键提示 #

• 若你的表格第一列不是类别列，需调整set_index中的列名，确保按类别分组计算占比。
• 可通过修改figsize参数调整图表尺寸，修改fontsize调整文本大小，适配你的展示需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Farshid Owrang