使用Pandas绘制堆叠条形图

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理和可视化。堆叠条形图是一种常用的数据可视化方式，用于比较多个类别的数据在不同组内的分布情况。

要使用Pandas绘制堆叠条形图，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 准备数据：

data = {
    'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Group1': [10, 15, 12, 8],
    'Group2': [5, 8, 10, 6],
    'Group3': [7, 9, 11, 13]
}
df = pd.DataFrame(data)

1. 设置堆叠条形图参数：

df.set_index('Category', inplace=True)  # 将Category列设置为索引
colors = ['#E69F00', '#56B4E9', '#F0E442']  # 设置每个组的颜色

1. 绘制堆叠条形图：

df.plot(kind='bar', stacked=True, color=colors)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，首先导入了Pandas和Matplotlib库。然后，准备了一个包含类别和各组数据的字典，并将其转换为DataFrame格式。接下来，通过设置索引和定义颜色，对堆叠条形图进行了参数设置。最后，使用DataFrame的plot函数绘制堆叠条形图，并通过Matplotlib函数设置图表的标题、坐标轴标签和图例。最后调用plt.show()显示图表。

堆叠条形图可以用于比较不同类别在不同组内的数据分布情况，特别适用于展示多个类别的数据在整体中的占比关系。例如，可以使用堆叠条形图展示不同产品在不同地区的销售量，或者不同部门在不同时间段的工作量。

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