我有一個看起來像這樣的資料集（假設它有 4 個類別Clicked，head(10)只顯示了 2 個類別）：
Rank Clicked
0 2.0 Cat4
1 2.0 Cat4
2 2.0 Cat4
3 1.0 Cat1
4 1.0 Cat4
5 2.0 Cat4
6 2.0 Cat4
7 3.0 Cat4
8 5.0 Cat4
9 5.0 Cat4
這是回傳此圖的代碼：
eee = (df.groupby(['Rank','Clicked'])['Clicked'].count()/df.groupby(['Rank'])['Clicked'].count())
eee.unstack().plot.bar(stacked=True)
plt.legend(['Cat1','Cat2','Cat3','Cat4'])
plt.xlabel('Rank')
有沒有辦法用seaborn（或matplotlib）而不是pandas繪圖功能來實作這一點？我嘗試了幾種方法，包括運行 seaborn 代碼和預處理資料集，使其格式正確，但沒有運氣。
uj5u.com熱心網友回復：
例如
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.histplot(
data=tips,
x="size", hue="day",
multiple="fill", stat="proportion",
discrete=True, shrink=.8
)
uj5u.com熱心網友回復：
Seaborn 不支持堆疊條形圖，因此您需要繪制 cumsum：
# calculate the distribution of `Clicked` per `Rank`
distribution = pd.crosstab(df.Rank, df.Clicked, normalize='index')
# plot the cumsum, with reverse hue order
sns.barplot(data=distribution.cumsum(axis=1).stack().reset_index(name='Dist'),
x='Rank', y='Dist', hue='Clicked',
hue_order = distribution.columns[::-1], # reverse hue order so that the taller bars got plotted first
dodge=False)
輸出：
最好，您還可以反轉 cumsum 方向，那么您就不需要反轉色調順序：
sns.barplot(data=distribution.iloc[:,::-1].cumsum(axis=1) # we reverse cumsum direction here
.stack().reset_index(name='Dist'),
x='Rank', y='Dist', hue='Clicked',
hue_order=distribution.columns, # forward order
dodge=False)
輸出：
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標籤：Python 熊猫 matplotlib 阴谋 海生