python堆叠柱状图如何不重叠

要在Python中创建不重叠的堆叠柱状图，可以使用Matplotlib库、调整柱状图的位置、设置柱状图的宽度。具体来说，可以通过使用plt.bar函数并调整每个柱状图的起始位置，使它们并排显示，而不是堆叠在一起。下面将详细描述其中的一个方法。

一、安装并导入所需库

首先，确保安装了Matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

然后，在Python脚本中导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

二、创建数据

为了演示不重叠的堆叠柱状图，首先需要创建一些示例数据。假设我们有三个类别的数据，每个类别有四组数值：

categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4']
values1 = [10, 20, 30, 40]
values2 = [15, 25, 35, 45]
values3 = [20, 30, 40, 50]

三、设置柱状图的位置

为了让柱状图不重叠，需要为每个类别的柱状图设置不同的起始位置。可以通过创建一个包含每个类别的位置的数组，并在这些位置上绘制柱状图：

bar_width = 0.25  # 设置每个柱状图的宽度
r1 = np.arange(len(values1))
r2 = [x + bar_width for x in r1]
r3 = [x + bar_width for x in r2]

四、绘制柱状图

使用plt.bar函数绘制柱状图，并设置它们的颜色和标签：

plt.bar(r1, values1, color='b', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Series 1')
plt.bar(r2, values2, color='r', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Series 2')
plt.bar(r3, values3, color='g', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Series 3')

五、添加标签和标题

为了使图表更加清晰，可以添加类别标签、图例和标题：

plt.xlabel('Category', fontweight='bold')
plt.ylabel('Values', fontweight='bold')
plt.xticks([r + bar_width for r in range(len(values1))], categories)
plt.title('Non-overlapping Stacked Bar Chart')
plt.legend()

六、显示图表

最后，使用plt.show()函数显示图表：

plt.show()

完整示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建数据
categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4']
values1 = [10, 20, 30, 40]
values2 = [15, 25, 35, 45]
values3 = [20, 30, 40, 50]
设置柱状图的位置
bar_width = 0.25
r1 = np.arange(len(values1))
r2 = [x + bar_width for x in r1]
r3 = [x + bar_width for x in r2]
绘制柱状图
plt.bar(r1, values1, color='b', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Series 1')
plt.bar(r2, values2, color='r', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Series 2')
plt.bar(r3, values3, color='g', width=bar_width, edgecolor='grey', label='Series 3')
添加标签和标题
plt.xlabel('Category', fontweight='bold')
plt.ylabel('Values', fontweight='bold')
plt.xticks([r + bar_width for r in range(len(values1))], categories)
plt.title('Non-overlapping Stacked Bar Chart')
plt.legend()
显示图表
plt.show()

通过上述步骤，我们可以成功绘制一个不重叠的堆叠柱状图。这个方法同样适用于更多类别的数据，只需要相应地调整每个柱状图的位置即可。

二、使用Seaborn库绘制不重叠的堆叠柱状图

除了Matplotlib库，我们还可以使用Seaborn库来绘制不重叠的堆叠柱状图。Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更高级的API和更美观的默认样式。

安装并导入所需库

首先，确保安装了Seaborn库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install seaborn

然后，在Python脚本中导入Seaborn和Matplotlib库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

创建数据

为了演示不重叠的堆叠柱状图，首先需要创建一些示例数据。假设我们有三个类别的数据，每个类别有四组数值：

data = {
    'Category': ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4'] * 3,
    'Values': [10, 20, 30, 40, 15, 25, 35, 45, 20, 30, 40, 50],
    'Series': ['Series 1'] * 4 + ['Series 2'] * 4 + ['Series 3'] * 4
}
df = pd.DataFrame(data)

绘制柱状图

使用Seaborn的catplot函数绘制不重叠的堆叠柱状图：

sns.set(style="whitegrid")
g = sns.catplot(
    data=df, kind="bar",
    x="Category", y="Values", hue="Series",
    ci="sd", palette="dark", alpha=.6, height=6
)

添加标签和标题

为了使图表更加清晰，可以添加类别标签、图例和标题：

g.set_axis_labels("Category", "Values")
g.set_titles("Non-overlapping Stacked Bar Chart")

显示图表

最后，使用plt.show()函数显示图表：

plt.show()

完整示例代码

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
创建数据
data = {
    'Category': ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4'] * 3,
    'Values': [10, 20, 30, 40, 15, 25, 35, 45, 20, 30, 40, 50],
    'Series': ['Series 1'] * 4 + ['Series 2'] * 4 + ['Series 3'] * 4
}
df = pd.DataFrame(data)
绘制柱状图
sns.set(style="whitegrid")
g = sns.catplot(
    data=df, kind="bar",
    x="Category", y="Values", hue="Series",
    ci="sd", palette="dark", alpha=.6, height=6
)
添加标签和标题
g.set_axis_labels("Category", "Values")
g.set_titles("Non-overlapping Stacked Bar Chart")
显示图表
plt.show()

通过上述步骤，我们可以使用Seaborn库绘制一个不重叠的堆叠柱状图。Seaborn库提供了更简洁的API和更美观的默认样式，使得绘制和美化图表变得更加容易。

三、数据处理和可视化的其他技巧

在数据处理和可视化过程中，有一些其他的技巧可以帮助我们更好地展示数据。

数据归一化

在某些情况下，不同类别的数据可能具有不同的量级。为了更好地展示这些数据，可以对数据进行归一化处理。归一化是一种将数据转换到特定范围内的方法，通常是将数据缩放到[0, 1]范围内。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
创建数据
data = {
    'Category': ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4'] * 3,
    'Values': [10, 20, 30, 40, 15, 25, 35, 45, 20, 30, 40, 50],
    'Series': ['Series 1'] * 4 + ['Series 2'] * 4 + ['Series 3'] * 4
}
df = pd.DataFrame(data)
归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
df['Values'] = scaler.fit_transform(df[['Values']])
绘制归一化后的柱状图
sns.set(style="whitegrid")
g = sns.catplot(
    data=df, kind="bar",
    x="Category", y="Values", hue="Series",
    ci="sd", palette="dark", alpha=.6, height=6
)
添加标签和标题
g.set_axis_labels("Category", "Values")
g.set_titles("Normalized Non-overlapping Stacked Bar Chart")
显示图表
plt.show()

数据聚合

在某些情况下，我们可能希望对数据进行聚合处理。例如，对于时间序列数据，可以按月、季度或年度对数据进行聚合。

# 创建时间序列数据
dates = pd.date_range('2020-01-01', periods=12, freq='M')
data = {
    'Date': dates,
    'Values1': np.random.randint(10, 100, len(dates)),
    'Values2': np.random.randint(20, 110, len(dates)),
    'Values3': np.random.randint(30, 120, len(dates))
}
df = pd.DataFrame(data)
按季度聚合数据
df['Quarter'] = df['Date'].dt.to_period('Q')
df_agg = df.groupby('Quarter').sum().reset_index()
绘制聚合后的柱状图
df_agg_melted = df_agg.melt(id_vars='Quarter', value_vars=['Values1', 'Values2', 'Values3'], var_name='Series', value_name='Values')
sns.set(style="whitegrid")
g = sns.catplot(
    data=df_agg_melted, kind="bar",
    x="Quarter", y="Values", hue="Series",
    ci="sd", palette="dark", alpha=.6, height=6
)
添加标签和标题
g.set_axis_labels("Quarter", "Values")
g.set_titles("Aggregated Non-overlapping Stacked Bar Chart")
显示图表
plt.show()