本文介绍如何在 anychart 中复用单个极坐标柱状图实例，通过按钮点击动态切换不同年份（或类别）的数据集，避免重复创建图表，提升性能与可维护性。
在 AnyChart 中，完全支持在单个极坐标柱状图（anychart.polar()）上动态切换多组数据——无需为每个按钮创建独立图表实例，也无需使用“多层 stage 布局”这种复杂且不适用的方案。极坐标图本身不依赖传统 XY 分层渲染机制，其核心优势恰恰在于：一个图表容器 + 多个系列 + 可编程数据更新 = 高效、轻量、响应式的数据视图切换。
✅ 推荐实践：单图表 + 多数据源 + 动态赋值
关键思路是：
- 初始化一次 anychart.polar() 图表；
- 创建固定数量的柱状图系列（如 columnSeries1, columnSeries2, columnSeries3）；
- 将各组业务数据（如 2015/2018/2023）预先定义为独立变量；
- 通过 .data() 方法实时更新各系列的数据源；
- 为按钮绑定 JavaScript 事件监听器（而非内联 onclick），确保逻辑解耦与可测试性。
以下是优化后的完整实现示例（已精简冗余样式，聚焦核心逻辑）：
⚠️ 注意事项与最佳实践
- 不要重复调用 chart.draw()：仅在初始化时调用一次；后续 .data() 更新会自动重绘，无需手动触发。
- 数据结构必须一致：所有数据数组需保持相同的 x 字段（类别名）和相同长度，否则可能导致标签错位或渲染异常。
- 避免内联 JS（onclick="func()"）：HTML 中的内联脚本难以调试、复用和维护；统一用 addEventListener 管理交互逻辑。
- 按需懒加载数据：若数据量大或来源为后端 API，可在对应函数中异步获取（如 fetch()），再调用 .data() 更新，提升首屏性能。
- 图例与标题同步更新：切换数据时，建议同时更新 chart.title() 和 series.name()（如需），确保视觉信息准确传达。
通过以上方式，你不仅能优雅实现“一图多态”的交互效果，还能显著降低内存占用、简化 DOM 结构，并为未来扩展（如动画过渡、导出当前视图、响应式适配）打下坚实基础。
