使用 Pandas 并排堆叠条形图可视化数据
在数据分析和可视化中，条形图是一种常用的图表类型，用于比较不同类别的数据。而在某些情况下，我们需要同时显示多个类别的数据，并进行堆叠比较。Pandas 是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能和方法来处理和可视化数据。在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 来绘制并排堆叠条形图，并通过一个案例来演示具体的操作步骤。案例背景假设我们有一份销售数据，包含了三个不同产品在五个不同地区的销售量。我们希望通过绘制并排堆叠条形图来比较不同产品在不同地区的销售情况。数据准备首先，我们需要准备数据。在本案例中，我们可以使用 Pandas 的 DataFrame 来表示销售数据。我们可以创建一个包含产品名称、地区和销售量的 DataFrame，并填充一些示例数据。下面是示例数据的代码：pythonimport pandas as pd# 创建示例数据data = { '产品': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], '地区': ['地区1', '地区2', '地区1', '地区2', '地区1', '地区2'], '销售量': [100, 200, 150, 250, 180, 220]}# 创建 DataFramedf = pd.DataFrame(data)绘制并排堆叠条形图有了数据之后，我们可以使用 Pandas 的绘图功能来绘制并排堆叠条形图。首先，我们需要将数据进行透视，以便于绘制条形图。我们可以使用 `pivot_table()` 函数来实现这一点。下面是代码示例：python# 数据透视pivot_df = df.pivot_table(values='销售量', index='地区', columns='产品')# 绘制并排堆叠条形图pivot_df.plot(kind='bar', stacked=True)# 显示图表plt.show()
案例结果运行上述代码，我们可以得到一个绘制了并排堆叠条形图的图表。图表中的 x 轴表示地区，y 轴表示销售量。不同产品的销售量以堆叠的形式显示。本文介绍了如何使用 Pandas 来绘制并排堆叠条形图，并通过一个案例演示了具体的操作步骤。通过绘制并排堆叠条形图，我们可以清晰地比较不同类别的数据，并观察它们之间的关系。Pandas 提供了简单而强大的功能，使得数据可视化变得更加容易和直观。希望本文对你在数据可视化方面的工作和学习有所帮助！