如何绘制concern-infected主题下very与not_at_all合计百分比柱状图

原始数据集 #

sample_size     subject     very    not_at_all
0   2202    concern-economy     19.00   11.00
1   2202    concern-economy     26.00   7.00
2   1500    concern-infected    13.00   18.00
3   2200    concern-economy     23.00   9.00
4   1000    concern-infected    11.00   20.00
5   1500    concern-infected    11.00   22.00
9   1500    concern-infected    10.00   19.00
10  1500    concern-infected    10.00   20.00

字段说明 #

• sample_size：受访总人数
• subject：访谈主题
• very：非常担忧的人群占比（单位：百分比）
• not_at_all：完全不担忧的人群占比（单位：百分比）

需求与现存问题 #

需要绘制concern-infected主题下，非常担忧、完全不担忧两个群体的合计百分比柱状图，现有代码如下：

infected = concern_polls[concern_polls["subject"] == "concern-infected"]
infected.groupby('subject')[['very','not_at_all']].sum().plot.bar(rot=0)

当前问题：生成的图表将very和not_at_all列识别为整数，y轴没有展示为百分比格式。

Pandas的plot接口默认不会自动将数值识别为百分比，你可以借助Matplotlib的PercentFormatter设置y轴格式，修改后代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
import pandas as pd

# 过滤目标主题数据
infected = concern_polls[concern_polls["subject"] == "concern-infected"]

# 统计数值（注：直接对百分比求和逻辑有瑕疵，下文有修正方案）
stat_data = infected.groupby('subject')[['very','not_at_all']].sum()

# 绘图并配置百分比格式
ax = stat_data.plot.bar(rot=0)
# 因为原始数据的数值本身就是百分比数值（比如13代表13%），所以xmax设为100
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax=100))

# 可选配置：在柱子上方添加百分比标签
for container in ax.containers:
    ax.bar_label(container, fmt='%.1f%%')

plt.show()

补充：合计百分比的正确计算逻辑 #

你当前直接对不同调查的百分比列求和的方式不准确，因为不同调查的样本量不同，需要按样本量加权计算整体的合计占比，正确代码如下：

# 计算每类人群的实际人数
infected['very_count'] = infected['sample_size'] * infected['very'] / 100
infected['not_at_all_count'] = infected['sample_size'] * infected['not_at_all'] / 100

# 计算整体加权占比
total_sample = infected['sample_size'].sum()
total_very = infected['very_count'].sum() / total_sample * 100
total_not_at_all = infected['not_at_all_count'].sum() / total_sample * 100

# 构造绘图数据集
plot_data = pd.DataFrame({
    '非常担忧': [total_very],
    '完全不担忧': [total_not_at_all]
}, index=['concern-infected'])

# 绘图逻辑和上文一致
ax = plot_data.plot.bar(rot=0)
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax=100))
for container in ax.containers:
    ax.bar_label(container, fmt='%.1f%%')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olaola