如何基于含分类数据的Pandas DataFrame绘制百分比堆叠柱状图？

没问题，我来帮你搞定这个堆叠柱状图！你猜的没错，核心确实是先把数据处理成各列中每个层级的占比，然后再可视化。下面是一步步的具体操作：

1. 计算各列的层级占比 #

首先我们需要对DataFrame的每一列，统计每个层级（CL0/CL1/CL2/CL3）的出现比例。用Pandas的value_counts(normalize=True)可以直接得到比例，再通过转置让列名变成X轴的类别：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame名为df
# 对每列计算层级占比，转置后填充缺失值（避免某些列没有某个层级的情况），转成百分比
proportion_df = df.apply(lambda col: col.value_counts(normalize=True)).T.fillna(0) * 100

• apply(lambda col: col.value_counts(normalize=True))：对每一列执行统计，normalize=True返回的是0-1之间的比例
• .T：转置结果，让原来的列（A/B/C/D）变成行索引，对应X轴的类别
• fillna(0)：如果某列没有某个层级（比如列B里没有CL0），会出现NaN，用0填充保证后续画图正常
• *100：把比例转成百分比，更直观

2. 绘制堆叠柱状图 #

用Pandas自带的绘图接口结合Matplotlib就能轻松画出堆叠柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制堆叠柱状图
ax = proportion_df.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6))

# 美化图表
plt.title('Class Proportion by Column', fontsize=14)
plt.xlabel('Columns (A/B/C/D)', fontsize=12)
plt.ylabel('Percentage (%)', fontsize=12)
plt.legend(title='Class Labels', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')  # 把图例放在图外，避免遮挡
plt.tight_layout()  # 自动调整布局，防止标签被截断

plt.show()

• stacked=True：这是实现堆叠效果的关键参数
• figsize：调整图表的宽高
• bbox_to_anchor：把图例移到图的右侧，避免覆盖柱子，让图表更清晰

示例测试（用你给的前3行数据） #

如果用你提供的样本数据测试：

data = {
    'A': ['CL0', 'CL2', 'CL3'],
    'B': ['CL1', 'CL1', 'CL2'],
    'C': ['CL2', 'CL1', 'CL0'],
    'D': ['CL0', 'CL3', 'CL1']
}
df = pd.DataFrame(data)

运行第一步的代码后，proportion_df会输出：

CL0        CL1        CL2        CL3
A  33.333333   0.000000   33.333333  33.333333
B   0.000000  66.666667   33.333333   0.000000
C  33.333333  33.333333   33.333333   0.000000
D  33.333333  33.333333   0.000000  33.333333

再运行绘图代码，就能得到完美的堆叠百分比柱状图啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user4824195