Python 利用pandas和matplotlib绘制堆叠柱状图

在数据可视化中，堆叠柱状图是一种常用的图表类型，它能够清晰地展示多个类别的数据，并突出显示每个类别中各部分的总量和组成比例。本文将演示如何使用 Python 的 pandas 和 matplotlib 库绘制优化的堆叠柱状图，并展示了销售数量随店铺名称变化的情况。

导入必要的库

首先，我们需要导入 pandas 和 matplotlib.pyplot 库，并指定中文字体为黑体，代码如下：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt  plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']  # 指定中文字体为黑体

读取数据

接下来，我们使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据，并指定读取的工作表名称为“Sheet3”，如下所示：

df = pd.read_excel(r'C:Usersliuchunlin2Desktop新建文件夹新建 XLSX 工作表.xlsx', sheet_name='Sheet3')

设置图形参数

在绘制堆叠柱状图之前，我们需要设置柱状图的宽度和 x 轴的位置，代码如下：

bar_width = 0.35  # 设置柱状图的宽度 x = df.index  # 设置x轴的位置

绘制堆叠柱状图

使用 matplotlib 库的 subplots 函数创建图形对象，并使用 bar 函数绘制堆叠柱状图，具体代码如下：

fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x, df['销售数量'], bar_width, label='销售数量') rects2 = ax.bar(x, df['销售数量2'], bar_width, bottom=df['销售数量'], label='销售数量2')

添加标签和标题

我们为图形添加轴标签、标题、刻度和图例，使其更具可读性，具体代码如下：

ax.set_xlabel('店铺名称') ax.set_ylabel('销售数量') ax.set_title('Stacked Bar Chart') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(df['店铺名称']) ax.legend()

显示数据标签

最后，我们使用 annotate 函数在每个柱子上方显示数据标签，以展示具体的销售数量，具体代码如下：

for rect in rects1:     height = rect.get_height()     ax.annotate(f'{height}', xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3),                 textcoords='offset points', ha='center', va='bottom')  for rect1, rect2 in zip(rects1, rects2):     height1 = rect1.get_height()     height2 = rect2.get_height()     total_height = height1 + height2     ax.annotate(f'{height2}', xy=(rect2.get_x() + rect2.get_width() / 2, total_height), xytext=(0, 3),                 textcoords='offset points', ha='center', va='bottom')

显示图形

最后，使用 plt.show() 函数显示绘制好的堆叠柱状图，代码如下：

plt.show()

通过以上步骤，我们成功绘制出了堆叠柱状图，展示了不同店铺的销售数量情况。

图表效果图展示

 完整代码:

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt  plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']  # 指定中文字体为黑体 # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(r'C:Usersliuchunlin2Desktop新建文件夹新建 XLSX 工作表.xlsx', sheet_name='Sheet3') # 设置柱状图的宽度 bar_width = 0.35 # 设置x轴的位置 x = df.index  # 绘制堆叠柱状图 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x, df['销售数量'], bar_width, label='销售数量') rects2 = ax.bar(x, df['销售数量2'], bar_width, bottom=df['销售数量'], label='销售数量2')  # 添加标签和标题 ax.set_xlabel('店铺名称') ax.set_ylabel('销售数量') ax.set_title('Stacked Bar Chart') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(df['店铺名称']) ax.legend()  # 在每个柱子上方显示数据标签 for rect in rects1:     height = rect.get_height()     ax.annotate(f'{height}', xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), xytext=(0, 3),                 textcoords='offset points', ha='center', va='bottom')  for rect1, rect2 in zip(rects1, rects2):     height1 = rect1.get_height()     height2 = rect2.get_height()     total_height = height1 + height2     ax.annotate(f'{height2}', xy=(rect2.get_x() + rect2.get_width() / 2, total_height), xytext=(0, 3),                 textcoords='offset points', ha='center', va='bottom')  # 显示图形 plt.show()