【matplotlib 實戰】--柱狀圖

wang_yb發表於2023-10-07

柱狀圖，是一種使用矩形條，對不同類別進行數值比較的統計圖表。
在柱狀圖上，分類變數的每個實體都被表示為一個矩形（通俗講即為“柱子”），而數值則決定了柱子的高度。

1. 主要元素

柱狀圖是一種用長方形柱子表示資料的圖表。
它包含三個主要元素：

  1. 橫軸（x軸）：表示資料的類別或時間。
  2. 縱軸（y軸）：表示資料的數量或百分比。
  3. 柱子：用於表示每個資料類別或時間段的數量或百分比，柱子的高度與資料的大小成比例。

image.png

2. 適用的場景

柱狀圖適用於以下分析場景：

  1. 比較不同類別或時間段的數量或百分比。
  2. 顯示資料的分佈情況，如資料的最大值、最小值、平均值等。
  3. 強調資料的變化趨勢。
  4. 比較不同組之間的差異。
  5. 分析資料的增長或下降情況。

3. 不適用的場景

柱狀圖不適用於以下分析場景：

  1. 資料之間存在比例關係，如佔比、比率等，此時應該使用餅圖或堆積圖。
  2. 資料之間存在時間序列關係，此時應該使用折線圖。
  3. 資料之間存在空間關係，此時應該使用地圖。
  4. 資料之間存在相關性關係，此時應該使用散點圖。

4. 分析實戰

這次選用王者榮耀2023年KPL春季賽的戰隊資料：https://databook.top/wzry/2023-spring

4.1. 資料來源

fp = "d:/share/league-2023春季賽.csv"

df = pd.read_csv(fp)
df.loc[:, ["排名", "戰隊", "比賽場次", "勝場"]]

image.png

4.2. 資料清理

本次實戰用柱狀圖展示前6名的比賽場次和勝場，也就是每個戰隊有2個柱子。

df.loc[:5, ["排名", "戰隊", "比賽場次", "勝場"]]

image.png

4.3. 分析結果視覺化

data = df.loc[:5, ["排名", "戰隊", "比賽場次", "勝場"]]

with plt.style.context("seaborn-v0_8"):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

    teams = data["戰隊"].tolist()    
    games = {
        "比賽場次": data["比賽場次"].tolist(),
        "勝場": data["勝場"].tolist(),
    }
    width = 0.25
    multiplier = 0

    x = np.arange(len(teams))
    for name, vals in games.items():
        offset = width*multiplier
        rects = ax.bar(x+offset, vals, width, label=name)
        ax.bar_label(rects, padding=3)
        multiplier+=1


    ax.set_title("2023-KPL春季賽前六名")
    ax.set_xticks(x+0.1, teams)
    ax.legend(loc="upper left")

image.png

第一名重慶狼隊，比賽場次總數倒數第二，但是勝場數確實第一，勝率明顯高於其他隊伍，不愧是冠軍隊伍。

戰隊，選手和各個英雄的資料都已經整理好分享在上面的URL中，感興趣的話可以自己分析看看其他資料情況。

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