數(shù)據(jù)可視化|用堆疊條形圖進(jìn)行對比分析
? ?? 作者：林驥
? ? ?來源：林驥
01
你好，我是林驥。
堆疊條形圖，用于展示不同類別之間占比數(shù)據(jù)，常常能起到很好的對比效果。
比如說，對某產(chǎn)品的不同功能進(jìn)行用戶調(diào)查，讓 100 個(gè)用戶分別按 1 ~ 5 分進(jìn)行評分，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，得到每個(gè)功能對應(yīng)評分的人數(shù)占比如下：
對這組數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，我們可以把它做成一張堆疊條形圖，效果如下：
細(xì)心的讀者可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，這張圖中有一些刻意的設(shè)計(jì)，例如 1 分和 2 分的條形顏色一樣，4 分和 5 分 的條形顏色也一樣，因?yàn)檫@里想要讓「好評」與「差評」之間的對比更加強(qiáng)烈，讓觀眾一眼就能看出，用戶對功能 A 的滿意度最高，對功能 B 很不滿意。
與普通的條形圖相比，這張圖還有其他一些細(xì)節(jié)的改進(jìn)，在此不再一一贅述，建議讀者自己去領(lǐng)會(huì)。
數(shù)據(jù)可視化所做的工作，就是把數(shù)據(jù)背后的「故事」放進(jìn)圖表中展現(xiàn)出來，起到高效傳遞信息的作用。
一個(gè)成功的數(shù)據(jù)可視化作品，不在于有多復(fù)雜的圖形，也不在于有多華麗的外表，而在于其背后生動(dòng)的故事。
02
下面是具體的實(shí)現(xiàn)方法。
首先，導(dǎo)入所需的庫，并設(shè)置中文字體和定義顏色等。
#?導(dǎo)入所需的庫
import?numpy?as?np
import?pandas?as?pd
import?matplotlib?as?mpl
import?matplotlib.pyplot?as?plt
from?datetime?import?timedelta
#?正常顯示中文標(biāo)簽
mpl.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']
#?自動(dòng)適應(yīng)布局
mpl.rcParams.update({'figure.autolayout':?True})
#?正常顯示負(fù)號
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False
#?定義顏色，主色：藍(lán)色，輔助色：灰色，互補(bǔ)色：橙色
c?=?{'藍(lán)色':'#00589F',?'深藍(lán)色':'#003867',?'淺藍(lán)色':'#5D9BCF',
?????'灰色':'#999999',?'深灰色':'#666666',?'淺灰色':'#CCCCCC',
?????'橙色':'#F68F00',?'深橙色':'#A05D00',?'淺橙色':'#FBC171'}
其次，從 Excel 文件中讀取隨機(jī)模擬的數(shù)據(jù)，并定義畫圖用的數(shù)據(jù)。
#?數(shù)據(jù)源路徑
filepath='./data/用戶評分占比2.xlsx'
#?讀取?Excel文件
df?=?pd.read_excel(filepath,?index_col='功能')
#?定義畫圖用的數(shù)據(jù)
category_names?=?df.columns
labels?=?df.index
data?=?df.values
data_cum?=?data.cumsum(axis=1)
接下來，開始用「面向?qū)ο蟆沟姆椒ㄟM(jìn)行畫圖。
#?使用「面向?qū)ο蟆沟姆椒ó媹D，定義圖片的大小
fig,?ax=plt.subplots(figsize=(9,?5))
#?設(shè)置標(biāo)題
ax.set_title('\n用戶對功能?A?最為滿意\n\n',?fontsize=26,?loc='left',?color=c['深灰色'])
#?倒轉(zhuǎn)?Y?軸，讓第一個(gè)功能排在最上面
ax.invert_yaxis()
#?隱藏?X?軸
ax.xaxis.set_visible(False)
#?設(shè)置?X?軸的范圍
ax.set_xlim(0,?np.sum(data,?axis=1).max())
#?定義顏色
category_colors?=?[c['橙色'],?c['橙色'],?c['灰色'],?c['藍(lán)色'],?c['藍(lán)色']]
#?畫堆疊水平條形圖
for?i,?(colname,?color)?in?enumerate(zip(category_names,?category_colors)):
????widths?=?data[:,?i]
????starts?=?data_cum[:,?i]?-?widths
????ax.barh(labels,?widths,?left=starts,?height=0.68,?label=colname,?color=color,?edgecolor='w')
????xcenters?=?starts?+?widths?/?2
????#?設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽及其文字顏色
????text_color?=?'w'
????for?y,?(x,?d)?in?enumerate(zip(xcenters,?widths)):
????????ax.text(x,?y,?'{:.0%}'.format(d),?ha='center',?va='center',?color=text_color,?fontsize=16)
????????
#?顯示圖例
l?=?ax.legend(ncol=len(category_names),?bbox_to_anchor=(-0.03,?0.95),loc='lower?left',?
??????????????fontsize=16,?frameon=False,?handlelength=0.6)
#設(shè)置圖例中文本的顏色
for?i,?text?in?zip(np.arange(len(l.get_texts())),?l.get_texts()):
????if?i?2:
????????text.set_color(c['橙色'])
????elif?i?3:
????????text.set_color(c['灰色'])
????else:
????????text.set_color(c['藍(lán)色'])
#?隱藏邊框
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
#?隱藏?Y?軸的刻度線
ax.tick_params(axis='y',?which='major',?length=0)
#?設(shè)置坐標(biāo)標(biāo)簽字體大小和顏色
ax.tick_params(labelsize=16,?colors=c['深灰色'])
plt.show()
你可以前往 https://github.com/linjiwx/mp 下載畫圖用的數(shù)據(jù)和完整代碼。
03
常見的數(shù)據(jù)可視化元素包括：坐標(biāo)位置、長度或高度、角度、面積、顏色變化等，不同元素表達(dá)數(shù)據(jù)的精確度也是不一樣的。
比如說，人們對坐標(biāo)位置的變化比較敏感，但是很難從顏色變化中分辨出數(shù)據(jù)差異的大小。
精心制作一個(gè)合適的圖表，至少有以下 3 個(gè)好處：
（1）傳遞有效信息，提高溝通的精準(zhǔn)度。
（2）獲得專業(yè)信任，提高數(shù)據(jù)的可信度。
（3）塑造職業(yè)形象，提升職場的競爭力。
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