plot_state_distribution()

plot_state_distribution() 创建的图表可以展示不同状态下的人群份额如何随时间变化。

例如，在某一年，你可能会看到 10% 的人在“教育”状态，30% 在“就业”状态，60% 在“失业”状态。该函数会追踪这些百分比随时间的变化并绘制成图。

你还可以在不同群体之间比较这些变化（例如，男性 vs 女性，国家 A vs 国家 B）。

当你想要可视化谁在什么时间处于何种状态，以及状态的占比如何变化时，这个函数非常有用。

If you run it in a Jupyter Notebook, the figure appears under the cell. If you run it as a Python script, a window will pop up. You can also save the figure to a file with save_as. 如果你在 Jupyter Notebook 中运行它，图表会显示在单元格下方。如果你作为 Python 脚本运行，则会弹出一个窗口。你也可以使用 save_as 将图像保存到文件。

函数用法

仅包含必需参数的最小示例（足以满足大多数用例）：

plot_state_distribution(sequence_data)

plot_state_distribution 函数提供了两种基于数据结构的分组方法：

1. 直接分组（当分组信息已经在序列数据中时）：

plot_state_distribution(sequence_data, 
                        group_by_column="Cluster", 
                        group_labels=cluster_labels)

2. 外部分组（当分组信息位于单独的数据框中时）：

plot_state_distribution(sequence_data, 
                        group_dataframe=membership_table, 
                        group_column_name="Cluster", 
                        group_labels=cluster_labels)

如果您想自定义可视化，请参阅下表中的附加参数。

入口参数

参数	是否必须参数	数据类型	描述
seqdata	✓	SequenceData	你的序列数据集（使用 SequenceData 创建）。
id_group_df	✗	DataFrame	一个将 ID 与分组（如性别、国家）关联的 DataFrame。如果为 None，则只绘制一个总图。
categories	✗	str	id_group_df 中用于指定分组变量的列名。
figsize	✗	tuple	每个子图的尺寸（宽，高）。默认值为 (12, 7)。
title	✗	str	整个图表的标题。
xlabel	✗	str	x轴的标签。
ylabel	✗	str	y轴的标签。
save_as	✗	str	保存图表的文件路径（例如 "output.png"）。
dpi	✗	int	保存图像的分辨率。默认值为 200。
layout	✗	str	如何排列多个子图："column"（垂直堆叠）或 "grid"。
stacked	✗	bool	如果为 True，绘制堆叠面积图。如果为 False，绘制折线图。
group_order	✗	list	手动指定分组的顺序（会覆盖自动排序）。
sort_groups	✗	str	排序方法："auto"（智能数字排序）、"numeric"（数字排序）、"alpha"（字母排序）、"none"（不排序）。
show	✗	bool	是否在创建后立即显示图表。如果为 True，图表将在你当前的环境中弹出；如果为 False，图表不会显示，但你仍然可以保存下来。

它的作用是什么呢

• 计算每个时间点上各个状态的百分比。

• 创建图表来展示这些百分比如何随时间变化。

• 如果提供了分组信息，则为每个组创建一个子图。

• 支持两种可视化样式：

  • 堆叠面积图（默认）：将各个状态堆叠起来以显示 100% 的总和。
  • 折线图：每个状态显示为一条独立的线。

• 以智能方式自动对分组进行排序（例如，1st year, 2nd year, ...）。

• 确保每个时间点的总和为 100% ，以避免数据缺失。

• 可以保存和/或显示最终的图表。

主要特性

• 单个或多个分组：适用于整体数据或子组比较。
• 灵活的布局：以列或网格形式显示图表。
• 简洁的美学：内置颜色、网格线、坐标轴标签。
• 自动分组排序：数字优先、字母顺序或自定义顺序。
• 可导出：为出版物或报告保存高分辨率的图表。

示例

1. 单一总体分布（无分组）

plot_state_distribution(seqdata,
                        title="Overall State Distribution",
                        stacked=True)

这将创建一个堆叠面积图，显示各状态（例如，EDU、FT、UNEMP）如何随时间演变。

2. 跨组比较分布

plot_state_distribution(seqdata,
                        id_group_df=id_group_df,
                        categories="Gender",
                        layout="grid",
                        stacked=False,
                        title="State Distribution by Gender")

This will generate one subplot for each gender, using line plots instead of stacked areas. This will generate one subplot for each gender, using line plots instead of stacked areas.

3. 保存图表

plot_state_distribution(seqdata,
                        id_group_df=id_group_df,
                        categories="Country",
                        save_as="country_comparison.png")

这会将最终的图表保存为 country_comparison.png 到你的工作目录中。

作者

代码：梁彧祺

文档：梁彧祺

编辑：梁彧祺

翻译：何梁星云，曲思竹