解锁医学数据分析新姿势：堆叠图的奇妙世界

在医学数据分析中，数据的可视化是一个非常重要的环节。通过图形展示，我们可以更直观地理解数据之间的关系和趋势。今天，我们将介绍一种非常有用的图形——堆叠图（Stacked Bar Chart），并展示如何在Python中使用Matplotlib库来绘制它。堆叠图不仅可以帮助我们展示不同分类数据的分布情况，还能清晰地揭示各类别之间的层级关系，非常适合于医学数据分析中的多种场景。

一、堆叠图的基本概念

堆叠图是一种特殊的条形图，它允许我们将多个数据系列堆叠在一起，每个数据系列表示一个类别。堆叠图能够清晰地显示每个类别中各个子类别的贡献比例，非常适合用于展示分类数据的组成和分布。

二、堆叠图在医学数据分析中的应用

疾病分类分析：

堆叠图可以用来展示不同疾病类型中各个子类型的分布情况。例如，在心血管疾病研究中，可以展示高血压、冠心病、心肌梗塞等不同疾病类型中男女患者的比例。
治疗效果比较：

在药物临床试验中，堆叠图可以用来展示不同治疗组的疗效分布。例如，比较不同药物对癌症患者缓解率、稳定率和进展率的影响。
人口健康统计：

堆叠图还可以用于展示不同年龄段、性别或地区的人群中健康问题的分布情况，如肥胖率、糖尿病发病率等。

三、使用Python绘制堆叠图

下面，我们将通过一个具体的例子，展示如何使用Python中的Matplotlib库来绘制堆叠图。

1. 导入必要的库和数据

首先，我们需要导入所需的Python库，并加载数据。在这个例子中，我们将使用Pandas库来处理数据，并使用Matplotlib库来绘制图形。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
df = pd.read_csv("/root/CodeRepos/jupyter_test/make_plots/mpg_ggplot2.csv"

请注意，这里的数据文件路径是示例路径，你需要根据自己的文件路径进行调整。

2. 准备数据

接下来，我们需要准备数据。在这个例子中，我们将使用科室名（department）作为x轴变量，职称（class）作为分组变量。

x_var = 'department'  # x轴变量为科室名
groupby_var = 'class'  # 分组变量为每个职称的人员数

# 根据分组变量对数据进行分组并聚合
df_agg = df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var)
# 提取每个分组的数据值
vals = [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg]

3. 绘制堆叠图

现在，我们可以使用Matplotlib库来绘制堆叠图。

plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=250)  # 创建图形

# 使用色谱来为每个分组分配颜色
colors = [plt.cm.Spectral(i / float(len(vals) - 1)) for i in range(len(vals))]

# 绘制堆叠直方图
n, bins, patches = plt.hist(vals, df[x_var].unique().__len__(),
                            stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)])

# 创建一个字典，将分组变量与对应的颜色关联起来
legend_dict = {group: col for group, col in
               zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist(), colors[:len(vals)])}
plt.legend(legend_dict)

# 图形修饰
plt.title(f"${x_var}$ colored by ${groupby_var}$", fontsize=18)
plt.xlabel(x_var)
plt.ylabel("Frequency")
plt.ylim(0, 40)  # 设置y轴的范围
plt.xticks(ticks=np.arange(len(np.unique(df[x_var]))),
           labels=np.unique(df[x_var]).tolist(),
           rotation=0, horizontalalignment='right')  # 设置x轴的刻度和标签
plt.show()