如何为每个类别创建展示欧美亚占比的水平堆叠条形图

可以用matplotlib结合pandas实现需求，每个类别对应一个子图，堆叠条形展示欧洲、亚洲、美洲的占比，且所有条形总长度保持一致（因占比总和为1，所以x轴固定为0到1）。

完整代码示例 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造给定的DataFrame
data = {
    'type': ['cat1', 'cat2', 'cat3', 'cat4', 'cat5', 'cat6', 'cat7', 'cat8', 'cat9'],
    'eur_d': [0.58, 0.50, 0.50, 0.42, 0.42, 0.60, 0.26, 0.54, 0.46],
    'asia_d': [0.30, 0.29, 0.30, 0.31, 0.37, 0.21, 0.50, 0.17, 0.25],
    'amer_d': [0.12, 0.21, 0.20, 0.27, 0.20, 0.19, 0.24, 0.30, 0.29]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义各区域对应的颜色
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c']  # 欧洲蓝、亚洲橙、美洲绿
regions = ['eur_d', 'asia_d', 'amer_d']
region_labels = ['欧洲', '亚洲', '美洲']

# 创建3行3列的子图布局，调整子图间距
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(12, 8))
axes = axes.flatten()  # 将二维轴数组转为一维，方便循环

# 循环每个类别绘制堆叠水平条形图
for idx, ax in enumerate(axes):
    row = df.iloc[idx]
    # 堆叠绘制水平条形，起始位置依次累加前一个区域的占比
    left = 0
    for reg, color, label in zip(regions, colors, region_labels):
        ax.barh(y=0, width=row[reg], left=left, color=color, label=label)
        left += row[reg]
    # 设置子图标题为类别名称
    ax.set_title(row['type'])
    # 隐藏y轴（因每个子图只有一个y项，无需显示）
    ax.set_yticks([])
    # 固定x轴范围，确保所有条形总长度一致
    ax.set_xlim(0, 1)
    # 添加x轴标签（占比）
    ax.set_xlabel('占比')

# 在最后一个子图添加图例，调整位置避免遮挡
axes[-1].legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 0.5))

# 调整整体布局，避免标题、标签重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

代码说明 #

• 先构造目标DataFrame，定义各区域的展示颜色和标签；
• 使用subplots创建3×3的子图网格，扁平化后逐个处理每个类别；
• 对每个子图，通过循环堆叠绘制水平条形，left参数控制每个条形的起始位置，实现堆叠效果；
• 固定x轴范围为0到1，保证所有子图的条形总长度完全一致；
• 隐藏y轴（每个子图仅展示单个类别的占比，y轴无实际意义），添加标题和x轴标签，最后调整布局并展示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olive