iPAS 考題解析團隊希望比較北美、歐洲、日本及其他地區的整體銷售比例，並使用seaborn套件以長條圖的形式進行視覺化分析。請選出能正確顯示這些地區銷售總額比例的程式碼。（資料欄位：NA_Sales、EU_Sales、JP_Sales、Other_Sales）

解析

正確答案：C. sns.barplot(x="variable", y="value", data=pd.melt(data, value_vars=["NA_Sales","EU_Sales","JP_Sales","Other_Sales"]), estimator=sum)

比較多個欄位的總和需先用pd.melt()將寬格式轉為長格式，生成variable（地區名）和value（銷售值）欄，再用sns.barplot搭配estimator=sum計算各地區銷售總額，是正確的多欄位加總比較方式。

每個選項為什麼對或錯

• A sns.countplot(x=["NA_Sales","EU_Sales","JP_Sales","Other_Sales"], data=data) 錯誤選項

  countplot用於計算類別出現次數，不能計算銷售金額總和。

• B sns.lineplot(x="Platform", y=["NA_Sales","EU_Sales","JP_Sales","Other_Sales"], data=data) 錯誤選項

  lineplot不適合多欄位聚合比較，且seaborn的y參數不支援多欄位清單。

• C sns.barplot(x="variable", y="value", data=pd.melt(data, value_vars=["NA_Sales","EU_Sales","JP_Sales","Other_Sales"]), estimator=sum) 正解

  pd.melt轉長格式後用barplot+estimator=sum，正確計算並呈現各地區銷售總額比例。

• D sns.histplot(data[["NA_Sales","EU_Sales","JP_Sales","Other_Sales"]]) 錯誤選項

  histplot顯示分佈直方圖，不是地區銷售總額的長條比較圖。

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