首先，在Python中读取数据并创建层次结构。以下是一个示例数据集：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Country': ['USA', 'USA', 'USA', 'Canada', 'Canada', 'Japan', 'Japan'],
    'State': ['OH', 'OH', 'FL', 'ON', 'ON', 'JH', 'JH'],
    'City': ['Cleveland', 'Cincinnati', 'Miami', 'Toronto', 'Ottawa', 'Tokyo', 'Kyoto'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
})

然后，使用groupby()方法按不同层次进行分组，并计算每个分组中的元素数量:

group_by_country = df.groupby(['Country']).size()
group_by_state = df.groupby(['Country', 'State']).size()
group_by_city = df.groupby(['Country', 'State', 'City']).size()

接下来，通过归一化每个层次的数值来计算比例分布:

proportion_country = group_by_country / group_by_country.sum()
proportion_state = group_by_state / group_by_state.sum()
proportion_city = group_by_city / group_by_city.sum()

最后，使用饼图或条形图等可视化工具将这些比例分布数据可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

proportion_country.plot(kind='pie')
plt.show()

proportion_state.plot(kind='bar')
plt.show()

proportion_city.plot(kind='barh')
plt.show()