使用seaborn.objects实现100%堆叠可视化

要实现每个x分组内各颜色类别占比总和为100%的堆叠图，你需要调整变换的顺序，并为so.Norm()指定正确的by参数，以下是修正后的代码：

100%堆叠柱状图 #

import seaborn as sns
import seaborn.objects as so

tips = sns.load_dataset("tips")

(
  so.Plot(tips, x="day", y="total_bill", color="time")
  .add(so.Bar(), so.Agg("sum"), so.Stack(), so.Norm(func="sum", by="day"))
  .label(y="Percentage")
)

100%堆叠面积图 #

(
  so.Plot(tips, x="size", y="total_bill", color="time")
  .add(so.Area(), so.Agg("sum"), so.Stack(), so.Norm(func="sum", by="size"))
  .label(y="Percentage")
)

关键说明 #

• 变换顺序：必须先执行so.Agg("sum")聚合数据，再用so.Stack()堆叠类别，最后通过so.Norm()做归一化，这样才能确保每个x分组内的数值被正确缩放。
• by参数：指定by="day"（柱状图）或by="size"（面积图），让归一化操作仅针对每个x轴分组内的总和进行，而非整个数据集的总和，这是实现100%堆叠的核心。

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