一、基本介绍
堆叠柱状图是一种用于可视化数据的图表类型，通常是用于展示多个数据集的组成和比较。它是由多个堆叠在一起的柱子构成的，每个柱子由不同的数据集组成。
堆叠柱状图的每个数据集都分别在 X 轴上占据一定的位置，而在其上面叠加的柱子显示了该数据集的子集之间的差异。这种图表类型不仅可以显示数据集之间的组成比例和差异，而且可以显示它们之间的细节。
下面是一段使用 plotly库 的 Python 代码生成堆叠柱状图的示例：
import plotly.graph_objs as go trace1 = go.Bar(
x=['A','B','C'],
y=[20, 14, 23],
name='Data Set 1'
)
trace2 = go.Bar(
x=['A','B','C'],
y=[12, 18, 29],
name='Data Set 2'
)
data = [trace1, trace2]
layout = go.Layout(
barmode='stack',
xaxis={'title': 'X Axis Title'},
yaxis={'title': 'Y Axis Title'}
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
二、优点和缺点
堆叠柱状图的优点是能够同时展示各个数据集的组成比例，并且可以清楚地显示它们之间的差异。此外，这种图表类型还能够轻松地将目标数据集与总集合和各个数据集的子集进行对比。
另一方面，堆叠柱状图也存在一些缺点。如果其中一个数据集的值特别小或特别大，那么它可能会影响整个堆栈的视觉效果。此外，由于堆叠的柱状图数据超过两个以上，很难从整个堆栈中识别出每个数据集中单个项目的贡献。
三、使用场景
堆叠柱状图常用于以下场景：
1.展示多种数据集的构成比例
堆叠柱状图可用于展示多个数据集的组成比例，尤其适合于数据集之间具有明显的层次结构的情况。例如，在一个电商网站中，可使用堆叠柱状图显示总用户数、月活跃用户数、周活跃用户数、日活跃用户数和新注册用户数等数据，从而全面展示网站用户构成。
2.比较多种数据集的差异
堆叠柱状图可用于比较多个数据集之间的差异，特别适合于数据集之间具有明显的交集的情况。例如，在一个市场调查报告中，可使用堆叠柱状图比较不同品牌的市场份额，从而清晰地了解各个品牌之间的竞争状况。
3.显示单个数据集的详细情况
堆叠柱状图可用于显示单个数据集的详细情况，特别适用于需要同时比较多个子集的情况。例如，在一个招聘网站中，可使用堆叠柱状图显示某个职位发布的信息量及其详细数据，如发布的职位数量、面试数量、入职数量等。
四、注意事项
当使用堆叠柱状图时，请注意以下事项：
1.清晰地标识每个数据集
堆叠柱状图需要清晰地标识每个数据集，以免读者混淆。建议使用不同的颜色或纹理来区分每个数据集。
2.谨慎处理数据集之间的交集
当多个数据集之间具有交集时，堆叠柱状图可能会造成歧义。必须谨慎处理这种情况，以免读者混淆。建议使用其他图表类型（例如散点图或线图）来增强可视化效果。
3.注意柱子的宽度和间距
堆叠柱状图中柱子的宽度和间距影响着整个图表的清晰度。如果柱子太细或太宽，或者间距太小或太大，都可能会影响图表的可读性。建议在创建堆叠柱状图之前，先进行相应的调整。
五、结语
堆叠柱状图是一种常用的可视化数据的图表类型。它能够同时展示各个数据集的组成比例，并且可以清楚地显示它们之间的差异。但是，在使用堆叠柱状图时，需要注意清晰地标识每个数据集、谨慎处理数据集之间的交集以及注意柱子的宽度和间距等问题。
