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柱形图和条形图编码通道
柱形图和条形图类型
用例
局限性
例子

柱形图和条形图在水平或垂直段中绘制数据，其中段的长度与数据值成比例。柱形图和条形图通过比较特定类别中的值来提供数据趋势的高级概览。

柱形图和条形图编码通道¶

柱形图和条形图提供以下编码渠道：

编码通道	描述
X / Y轴	在类别轴编码通道中，为该字段中的每个唯一值呈现一个条或列。在柱形图中，类别是 X轴，其产生垂直分段。在条形图中，类别是 Y轴，它导致水平分段。所述聚合轴编码信道使然聚集在其上场和聚集的执行类型。这最终决定了每个条形图或列的大小。注意您可以汇总数据集中的多个字段以创建多系列图表。有关更多信息，请参见多个字段映射。
系列	（可选）类别编码通道，该通道根据此字段中的唯一值对轴类别进行细分。如果省略，则MongoDB图表仅通过比较X轴和 Y轴字段来呈现基本的条形图或柱形图。注意该选项仅适用于在汇总通道中映射了单个字段的分组图表和堆叠图表。
颜色	（可选）彩色图表的聚合编码通道，可更改条形图或列的颜色以反映字段的聚合值，而深色则意味着较大的值。

柱形图和条形图类型¶

柱形图和条形图提供以下子类型：

子类型名称	描述
分组	MongoDB图表按类别编码通道中指定的类别对数据进行分组，并为系列编码通道中的每个值绘制条形图或列形。有关更详细的示例，请参阅分组柱形图示例。
堆叠式	MongoDB图表会为类别编码通道字段中的每个不同值创建一个条形或一个列，并根据系列编码通道将每个条形或一列划分为多个段。有关更详细的示例，请参阅堆积的条形图示例。
100％堆叠	100％堆叠图表的行为与传统堆叠图表相似，不同之处在于，在100％堆叠图表中，每个条形或一列均被标准化为100％的一致值。与传统的堆积图一样，每个条形图或列图都基于Series 编码通道划分为多个段。每个系列显示为整体的百分比。当使用传统的堆积图时，如果条形/列的总值相差很大，则可能很难比较每个系列与整个系列的比例。通过显示相对百分比，这种类型的图表可以更轻松地比较每个条形或一列中的比例。注意您无法自定义100％堆叠图表的最小，最大或对数刻度值轴选项。有关更详细的示例，请参阅 100％堆叠的条形图示例。
有色	MongoDB图表会为类别编码通道字段中的每个不同值创建一个条形或一个列，而颜色编码通道会根据编码通道中指定的值的合计值来更改每个条形/列的颜色。有关更详细的示例，请参见彩色条形图示例。

用例¶

柱形图和条形图以相似的方式显示信息，因此具有相似的用例。但是，在某些情况下，使用一种方法可能会比另一种方法更有利：

当类别标签较长时，条形图可能比柱形图更好，因为可能很难快速查明将哪个标签应用于哪一列。
比较顺序值（例如时间或地理数据）时，柱形图可能是一个更好的选择，因为查看者将直观地从左到右阅读这些图并获得可视化的全貌。

小费

柱形图和条形图最适合类别有限的数据。当绘制具有多种类别的数据（例如长时间的多年）时，请考虑使用折线图。

您还可以限制图表中显示的类别数，以集中于数据的子集。MongoDB图表提供以下方法来减少可视化中绘制的条形图或列数：

局限性¶

柱形图和条形图的最大查询响应大小为5000个文档。

例子¶

分组柱形图¶

下面的分组柱状图显示了从办公用品商店在多个商店位置出售的最常见物品。

的X轴类别为storeLocation数据集中的每个商店位置创建一个组，并且每个组由的系列列拆分 item.name。这最终将显示在每个商店位置出售的每个商品名称的计数：

堆积柱形图¶

下面的堆叠柱形图显示了前10名获奖最多的电影导演所获得的奖项数量，每个条形图均由该导演执导的电影类型划分。

在X轴导演的类别创建数据集各家所长，这是我们列限制到只有前10名排序由的聚集和awards.wins从Y轴。每列分段的系列编码通道字段genres用于描绘由该导演执导的电影的类型：

100％堆积条形图¶

以下100％堆积的条形图显示了在美国德克萨斯州奥斯丁的三个不同郊区租房的每月成本。使用100％的堆积图可使我们轻松可视化每个邻域内每个monthly_price 垃圾箱中出租房屋的百分比。这清楚地显示了这些社区通常如何比较租金价格。

这是此图表使用的完整过滤器：

复制

{
  $and: [
    { monthly_price:
      { $exists: true, $lte: 2000 }
    },
    { 'address.suburb':
      { $in: ["Georgian Acres", "South Congress", "Wooten"] }
    }
  ]
}

“ Y轴”类别通道为过滤器中的三个郊区中的每个郊区创建一个条形图。所述X轴通道聚集体获得的匹配每个相应郊区文件的计数。该系列的编码信道monthly_price将每个条成类别根据在图表的右侧的图例着色：

彩色条形图¶

下面的彩色条形图显示了评分最高的10个国家/地区的平均烂番茄评分，并为每个条形上色以显示每个国家/地区的电影的平均播放时间。

将Y轴的类别会为每个国家的数据集酒吧，这是我们限制只有前10名排序由聚合均值的tomato.rating从外地X轴。每个条带颜色的“ 颜色编码通道”字段runtime将显示来自每个国家/地区的电影的平均播放时间。较深的绿色阴影表示更长的平均运行时间：