# 使用 Python 绘制柱状堆叠图
柱状图是可视化数据的常见方式，其中柱状堆叠图（Stacked Bar Chart）可以让我们更加直观地比较不同类别的数值，同时也能明确各部分之间的组成关系。本文将以 Python 为例，介绍如何绘制柱状堆叠图，并附带代码示例。
## 1. 数据准备
在绘制柱状堆叠图之前，我们首先需要准备数据。我们可以使用 pandas 数据框架来存储和操作我们的数据。
堆叠柱状图是我们日常工作中经常使用的一类图形。然而当分类较多时，堆叠柱状图看起来不是那么清晰，通过添加额外的连线，可以增加堆叠柱状图的颜值，给人一种连贯的感觉，并且能够更好地观察数据比例的变化。  
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2023-10-23 10:20:15
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一个良好的数据可视化方案可以让读者清楚地知道我们的数据所展现的信息。我们这里要说的是用柱形图和堆叠柱图来展现数据，在这个过程中，他们的柱形长度与数据值成比例。只是，在柱形图中，数据值为并行排列；堆叠柱图则是一个个叠加起来的。下面让我们来看看正确使用这两种图表类型的例子。如果你想要对2012年地区销售情况，柱形图就是很好的选择。但是如果你想要每个区域每个季度的销售情况，这样的情况下，堆叠柱图不仅可以
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2023-10-24 06:00:52
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今天，和大家聊聊关于Python绘图相关的东东哦，还是和大家继续深耕Python经典的matplotlib库哦！ 好啦，咱们就开始吧！ 首先，咱们聊聊如何在Python中去绘制经典的堆积折线图 到这可能有些朋友可能会问了：堆积折线图是什么呢？其实这个堆积折线图在我们日常生活中最容易见到的哦，比如股市常见的走势图就是典型的堆积折线图哦，说一下它的官方定义吧，堆积折线图就
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2023-05-18 18:29:57
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# 如何在Python中实现堆叠柱状图
在数据可视化中，堆叠柱状图是一种非常常见的图表类型，用于展示各个部分与整体之间的关系。今天，我们将学习如何使用Python库Matplotlib来创建堆叠柱状图。本文将从流程开始，然后一步步讲解实现每个部分所需的代码和对应的注释。
## 整体流程
在创建堆叠柱状图之前，让我们先明确需要执行的步骤。以下是实现堆叠柱状图的主要流程：
| 步骤 | 描述
# Python堆叠柱状图
柱状图是一种常用的数据可视化方式，可以直观地比较不同类别或组之间的数据差异。而堆叠柱状图能够更进一步展示不同类别或组内部的数据组成成分。本文将为您介绍如何使用Python绘制堆叠柱状图，并提供相关代码示例。
## 堆叠柱状图的基本原理
堆叠柱状图通常由多个堆叠在一起的矩形柱组成，每个矩形柱代表一个类别或组。柱状图的高度表示该类别或组的数据大小，而堆叠柱状图则通过在
原创
2023-07-17 05:07:45
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# 用Python实现柱状图堆叠的教程
在数据可视化中，柱状图是一种常见且有效的工具。今天，我们将通过Python实现柱状图的堆叠效果。下面我们将详细介绍整个流程，并在每一步进行详解。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看实现这一目标的整体流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|----------
Hello.大家好,昨天有粉丝留言问到,如何让超过目标值后的柱形图显示为不同的颜色，并且将目标值设置为一条直线来快速的区分目标值，直线以下是未超过的部分，直线以上是超过的部分。其实制作这种图表并不难，只不过大家不知道方法，下面就让我们来一起操作下吧 第一步：添加辅助列如下图它是一个销量表，在这里我们想为超过销量的柱子设置不同的颜色，并且为将目标值设置为一条直线，首先我们插入两个辅助第一
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2024-04-29 13:03:22
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# 堆叠柱状图的Python实现
在数据可视化的领域，堆叠柱状图是一种常用的方法，能够很直观地展示数据的构成及其相互关系。本文将介绍如何使用Python及其相关库来创建堆叠柱状图，同时附带了具体的代码示例和解释。
## 1. 什么是堆叠柱状图？
堆叠柱状图是一种特殊类型的柱状图，其中不同类别或组的数据叠加在一起，以显示每个类别相对于总体的贡献。这种图形可以帮助我们更好地理解不同部分如何构成整
前言作为小魔方的队友，我真的惊呆了，Excel竟能绘制这么好看的堆积柱形图和百分比堆积柱形图，很佩服小魔方的学习能力与创新能力。我的Excel水平感觉远远不如小魔方啊，佩服之极！很高兴能成为小魔方的队友！---张杰前天看到DP（Excel绘图发烧友）在本平台授权发布的华尔街日报面积图仿制图，刚好想起来一个半月前自己也曾做过这个案例。 当时我用了很复杂的数据组织，结合了面积图和柱
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2024-04-09 14:04:04
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1 基本柱状图代码from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
l1 = ['星期一', '星期二', '星期三', '星期四', '星期五', '星期六', '星期日']
l2 = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]
l3 = [111, 222, 333, 444
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2024-06-09 07:35:43
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20230704更新获取数据的代码在这里：https://github.com/pxy7896/PlayWithPython3 最近没有review，如果有问题自己搜索调试吧。最近在b站抓了一些数据（后面我会写抓取过程这里审核老是不过，我放弃了。反正就用beautifulsoup，然后注意分析链接就好了。以后不写了 ），顺便用pyecharts画了下图。用这个包，一来是客户要求，二来是省心、省事。
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2024-03-09 17:16:20
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一、堆叠柱状图定义 如果说柱状图可以帮助我们观察“总量”，那么堆叠柱状图则可以同时反映“总量”与“结构”，即，总量是多少？它又是由哪些部分构成的？还可以探究哪一部分比例最大，以及每一部分的变动情况。堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。它可以形象得展示一个大分类包含的每个小分类的数据，以及各个小分类的占比，显示的是单个项目与整体之间的关系。二、堆叠柱状图适用场
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2023-10-05 09:53:17
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常用26个图表的特点及用途柱形图：特点：(1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。(2)易于比较数据之间的差别。(3)能清楚的表示出数量的多少。应用场景：适用于二维数据，一个维度数据进行比较、数据单纯性展示、排序数据展示。可以直观地表示数据量的大小并进行比较，可以比较明显地显示出各数据之间的比例差异。适用：对比分类数据。堆叠柱状图特点： 一般的堆叠柱状图：每一根柱子上的值分别代表不同的数据
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2023-11-20 09:51:22
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一.堆叠柱状图（Stacked Bar Chart）1.1定义堆叠柱状图可以形象地展示一个大分类包含的每个小分类的数据，以及各个小分类的占比，显示的是单个项目与整体之间的关系。堆叠柱状图分为两种类型：一般的堆叠柱状图：每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小，各层的数据总和代表整根柱子的高度。非常适用于比较每个分组的数据总量。百分比的堆叠柱状图：柱子的各个层代表的是该类别数据占该分组总体数据的百分比
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2023-09-05 13:40:34
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柱形图是最常用的图表之一通过简单的八个步骤，我们就可以设计出一个非常好看的柱形图，如下图。 第一步：点击 插入 - 图表 - 簇状柱形图第二步：将准备好的作图数据放入源数据区域，第一列是标签字段（柱形图的名字），第二列是第一种类柱子的数值区域（第一种柱形图的高度），第三列则是第二种类柱形图的数值区域（第二种柱形图的高度），以此类推，可以放很多种类的柱形图。数据源中，每个种类的第一行是这
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2023-11-14 09:41:13
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# Python绘制堆叠柱状图
## 引言
在数据可视化领域，堆叠柱状图是一种常见的图表类型，用于展示多个分类变量之间的关系。本文将教会你如何使用Python绘制堆叠柱状图。作为一名经验丰富的开发者，我将使用详细的步骤和示例代码来指导你完成这个任务。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们首先需要了解整个实现过程的流程。下面的表格展示了实现堆叠柱状图的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-09-03 14:25:44
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# 实现Python堆叠柱状图多组
## 引言
在数据可视化中，柱状图是一种常见的图表类型，用于比较不同类别或组之间的数据。而堆叠柱状图则可以将不同组的数据叠加在一起，更直观地展示数据之间的关系和差异。本文将介绍如何使用Python实现堆叠柱状图的绘制，并给出详细的步骤和示例代码。
## 实现步骤
为了让小白更好地理解和实践，下面将整个实现过程分解为几个简单的步骤，并给出每个步骤的代码示例
原创
2023-12-15 11:34:03
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# 学习如何实现Python并列堆叠柱状图
## 引言
在数据可视化领域，柱状图是一种常用且有效的数据展示方式。尤其是并列堆叠柱状图，可以帮助我们同时比较不同类别之间的关系。对于刚入行的小白来说，使用Python来绘制并列堆叠柱状图并不复杂。接下来，我将详细阐述完成这项任务的步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程及步骤
我们可以将绘制并列堆叠柱状图的流程分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-04 04:35:46
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# Python分组堆叠柱状图实现指南
在数据分析和可视化的过程中，分组堆叠柱状图是一种非常有效的展示比重和类别对比的工具。本文将指导你如何使用Python实现这一图表的绘制，面对初学者的你，不必紧张，下面我将详细介绍整个流程和所需的代码。
## 流程概述
在实现分组堆叠柱状图之前，我们需要了解整个流程。以下是步骤汇总的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
原创
2024-10-11 06:20:56
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