原标题：数据量太大怎么办？是时候让径向柱图出手了

柱状图作为最常用的基本图表之一，使用率非常高。但是当分类数据比较多时，柱状图/条形图就会变得又窄又长，有没有一个图表可以展示大数据量的数值比较？同时，如果视觉上吸引人那就更好了！如果你心中有这个疑问，今天要介绍的径向柱图肯定适合你！

径向柱图（Radial Column Chart），也叫做圆形柱图，是一种利用同心圆来绘制柱状图的图表。跟柱状图、条形图的优势相似，径向柱图注重比较数值的大小。它每个圆圈代表一个数值刻度，数值按照从内到外，依次增加。每一个柱子就代表一个分类数据。

当分类数据比较多的时候，无论是柱状图还是条形图，都会变得窄长，柱状图还会出现分类数据标签重叠的状况。

而径向柱图的圆形结构，不仅会克服这些缺点，空间利用率更高，而且把柱状图从传统的X、Y坐标中解放出来，在视觉上也更具吸引力。

柱状图有很多衍生图表，例如堆叠柱状图、百分比堆叠柱状图等，在不同的场景和话题中，运用都十分广泛。因此，作为柱状图的衍生图表之一，径向柱图的实用性也非常高。

Modern Data统计了147个国家的二氧化碳排放量，并用一个径向柱图进行可视化。这个径向柱图，用了不同的颜色代表不同的洲，例如黄色是亚洲，绿色是北美洲，深蓝色是欧洲。国家按照二氧化碳排放量大小排序，排放量前三名都是亚洲国家。

图片来源：https://moderndata.plot.ly/radial-bar-charts-in-r-using-plotly/

可以看到，即使包含了147个分类数据，径向柱图也不会显得窄长，而影响读者对数据整体情况的把握。

Pedro Monteiro在博客What Type里，整理了1999-2008年里，每月的国际油价以及与油价相关的大事件。

图片来源：https://whatype.wordpress.com/2008/10/12/what-type-of-events-affects-oil-price

这种数据也可以用折线图或者是螺旋图进行可视化，不过不同的图表，强调的重点不一样。如果使用折线图，强调的是国际油价的变化趋势，以及未来油价的走向。

图片来源：https://peltiertech.com/replacement-for-oil-price-radial-chart/

同样适合于展现大型数据集的还有我们之前提到的螺旋图，那么径向柱图和螺旋图直接有什么区别呢？

第一、关注点可能不同，如果使用螺旋图 ，数据分析师则是想要寻找不同年份同一月份的油价变化规律，例如是不是每年2月，油价都会上升？而这个径向柱图则是关心每个月的油价具体数值，以及与特定事件之间是否存在关联。

第二，径向柱图可以用来呈现分类数据间的对比，比如不同国家、城市，而螺旋图通常用于展示长时间的数据变化趋势，或者进行相同时间段的对比。

径向柱图还可以把任何外圆的值设为0，这样里面的内圆就可以用来显示负值，数据原理跟正负条形图是相同的。

澎湃美数课就曾经使用过这样的径向柱图，来可视化各城市的月平均气温距平值。以代表0值的圆圈为界限，往内为0℃以下，代表了该月的平均气温较历史平均值更冷；往外则为0℃以上，代表了该月的平均气温较历史平均值更暖。

图片来源：澎湃新闻

以重庆为例，随着时间推移，月平均气温较历史平均值更暖的月份更多了，而且距平值也加大，证明近年来，重庆极端高温出现的次数变多了，气温也更高。

别被它们相似的外表迷惑你

径向柱图和玫瑰图，同为柱状图的变形，在外表上极其相似。

图片来源：https://thenextweb.com/socialmedia/2010/12/20/facebook-vs-twitter-by-the-numbers-infographic/

虽然径向柱图和玫瑰图的数值展现方式相似，径向柱图是通过柱子的高度，玫瑰图是通过扇面的半径。但是玫瑰图的扇面面积与半径相关，所以在视觉上会夸大数值的差异，在数据差异较小的情况下，玫瑰图的优势比较明显。而径向柱图的柱子是没有任何的外形改变，所以在视觉上不会有夸大的效果，但能容纳更多的分类数据。

柱状图还有一个外形与径向柱图差不多，也是圆圆的变形——玉玦图 。不过玉玦图与径向柱图、玫瑰图的差异比较大，玉玦图是把原本建立在笛卡尔坐标系的柱状图转化到极坐标系上，是通过玦块的角度来展示数值大小。

图片来源：新华网

除此之外，玉玦图在使用时，要先把数据按照数值大小进行排序，以避免设计上带来的视觉误导。

总得来说，径向柱图适合分类数据多，需要比较数值大小的情况，外表呈现太阳光线一样的放射状。在分类数据多的时候，空间利用率比柱状图、条形图要高，而且视觉上更吸引人。美中不足的是，分类数据多，标签也会变小，读者很难看清。

图片来源：https://www.onedataset.io/blog/2017/3/3/center-radial-bar-chart

我们可以通过鼠标悬浮，展示标签的交互方法来克服。

图片来源：https://www.onedataset.io/blog/2017/3/3/center-radial-bar-chart

咱们下期再见！

编辑/陈淑晶

版面/徐梓益

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