当绘制两个数据集并且其中一个数据集更多时，我们如何“标准化”它们以使它们在表示上相等？

如何解决当绘制两个数据集并且其中一个数据集更多时，我们如何“标准化”它们以使它们在表示上相等？

我正在使用 Plotly 绘制一些情绪数据，但我遇到了一个问题，即一个字符的线条比另一个字符多得多，因此我们似乎无法比较两者。我不确定如何描述以找到解决方案，所以我希望也许有人会理解我指的是什么。以下是图片：

我们真的无法将橙色的消极性与蓝色的消极性进行比较，或者我们可以吗？我们应该让橙色的标签为 600，它比蓝色小得多还是正确缩放？

我喜欢这个，所以我们可以说，例如，蓝色不如橙色积极。

对于任何混淆，我深表歉意。谢谢。

解决方法

我不知道您在操作哪些对象，但我在您的标签中读取了 Pandas，因此我认为它是一个 DataFrame。

import pandas as pd
# Your data
df = pd.DataFrame.from_dict({"orange": [55,149,111],"blue": [188,652,320]},orient="index",columns=["negative","neutral","positive"])

index	否定	中性	正
橙色	55	149	111
蓝色	188	652	320

您可以简单地计算每个值在其行中的百分比：

perc_df = df.div(df.sum(axis=1),axis=0) * 100

index	否定	中性	正
橙色	17.460317	47.301587	35.238095
蓝色	16.206897	56.206897	27.586207

绘制此新 DataFrame 后，条形高度将具有可比性。百分比直观且被广泛理解。