📊【資料視覺化工程師必懂】為什麼圖表沒有隱藏小於 0.01% 的資料？教你正確理解「列」與「欄」過濾的差異（附範例邏輯）

- 1月 19, 2026

📌 前言：為什麼你的圖表「該消失的資料」仍然出現？

許多資料分析人員在使用 BI 工具（例如 Spotfire、Power BI、Tableau 等）時，都會遇到一個常見疑惑：

我明明已經把小於 0.01% 的資料過濾掉，為什麼圖表的類別（像某些分類或 BIN 表示）仍然顯示？

這種情況在各種統計圖表（尤其是帕累托圖、長條圖）非常常見。
今天我會用「軟體工程師的角度」講給完全不熟悉資料工程的人聽，並用一個抽象化、無隱私的例子讓你一次搞懂：

🎯 核心觀念：資料表中「刪除列（Row）」 ≠ 圖表中「刪除欄位（Category）」

這是 90% BI 工具使用者不理解的地方。

我們先把問題拆開來看。

🧩 1. Row（列）是「資料」

例如：

類別	數值	比例
A	150	99%
B	0.2	0.10%
C	0.05	0.03%

如果你把比例 < 0.01% 的資料刪掉，
你刪掉的是這樣的行：


C, 0.05, 0.03%

🧩 2. Column / Category（欄位 / 類別）是「圖表的 X 軸分類」

在圖表裡，A、B、C 是 分類（Category）。

在 BI 視覺化工具中，只要分類還存在於資料表的欄位中，不管它有沒有資料，圖表都可能仍然顯示這個分類。

🔥 這就是關鍵：

你刪掉的是「資料」，不是「分類」。
所以分類仍然會出現在圖表上。

🧪 舉個最簡單的例子（不含任何真實程式碼）

假設有 10 種分類（Category1~Category10），
而你刪掉了所有 Category7 的列：


Category7 的所有資料列都刪掉了！

但只要你的資料表欄位裡仍然存在「Category7」這個字樣，
你的圖表還是會畫出一個空的軸標籤：


Category1 | Category2 | … | Category7 | … | Category10

這不是你程式寫錯，
這是所有 BI 工具的正確預設行為。

📉 那該怎麼讓分類真的「不顯示」？

這就牽涉到兩種不同的過濾策略：

🟦 策略 A：刪除「列（Row）」 → 影響數值，但不會影響分類顯示

這也是大多數人採用的方式。

❌ 缺點：

圖表仍然會顯示分類名稱
看起來像過濾沒有成功

🟩 策略 B：刪除「整個分類（Category）」 → 才能真正讓分類從圖表消失

這才是你想要的結果。

工程師在做這件事時，通常會：

✔ 統計每個分類的平均比例

✔ 找出小於 0.01% 的分類

✔ 把這些分類的所有紀錄全部移除（或不輸出到視覺化表格）

例如：


如果 Category7 的平均比例 < 0.01%
→ 將 Category7 的所有資料與定義一起排除
→ 圖表就不會再畫 Category7

這是你真正需要做的「分類排除」邏輯。

🧠 工程師怎麼實作？（已全面換成抽象示例）

以下是一種簡化後、通用的邏輯示意：
（注意：不是任何產品或公司機密的程式碼，只是一種概念性的寫法）

概念步驟 1：計算每個分類的平均比例


對每個分類 CategoryX：
    取出所有資料列的 Percentage 欄位
    若平均值 < 0.01%
        加入「需排除」清單

概念步驟 2：從資料中移除所有屬於這些分類的列


對資料表中的每一列：
    如果列的分類屬於「需排除」清單
        刪除這一列

概念步驟 3：視覺化時只顯示剩下的分類

這樣 X 軸上就不會再出現任何該消失的分類了。

🔍 為什麼「表格」能成功過濾，而「圖表」卻不行？

因為：

表格是呈現列（Row）
圖表是呈現分類（Category）

兩者過濾方式不同。

你已經成功刪掉資料列，但分類仍然存在，所以圖表還是把分類畫出來。

這是所有 BI 工具的正常邏輯，不是你寫錯。

💡 簡化理解：

🟥 刪 Row 是資料層級的清理（不影響分類）

🟩 刪 Category 才是視覺化層級的清理（會影響圖表 X 軸）

🏁 結語：想要圖表不顯示某分類，你需要處理的是「欄位」，不是「列」

希望這篇文章讓你能更清楚：

列（Row）過濾是處理資料
欄（Column / Category）過濾才會影響圖表
圖表沒有隱藏，是因為分類仍然存在
要讓分類消失，你必須「移除整個分類」

只要掌握這個觀念，你之後在做資料視覺化時，就不會再遇到「奇怪怎麼明明過濾了圖還是顯示？」的問題。

如果你也遇到類似的分類過濾問題，歡迎留言，我可以協助你一起分析邏輯！

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