在python Pandas中绘制来自多个不同数据帧的堆叠条形图

在Python Pandas中绘制来自多个不同数据帧的堆叠条形图，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
2. 创建多个数据帧，每个数据帧包含需要绘制的数据：df1 = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [10, 15, 20]}) df2 = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [5, 10, 15]}) df3 = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [8, 12, 18]})
3. 将多个数据帧合并为一个数据帧：df_combined = pd.concat([df1, df2, df3], keys=['df1', 'df2', 'df3'])
4. 使用Pandas的pivot_table函数将数据帧转换为适合绘制堆叠条形图的形式：df_pivot = df_combined.pivot_table(index='Category', columns='level_0', values='Value')
5. 绘制堆叠条形图：df_pivot.plot(kind='bar', stacked=True) plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Value') plt.title('Stacked Bar Chart from Multiple Data Frames') plt.legend(title='Data Frame') plt.show()

这样就可以在Python Pandas中绘制来自多个不同数据帧的堆叠条形图了。

堆叠条形图是一种用于比较多个类别的数据的可视化方式。它将每个类别的数据分为多个堆叠的条形，每个堆叠代表一个数据帧。堆叠条形图可以显示不同数据帧之间的比较关系，以及每个数据帧中不同类别的数据之间的比较关系。

堆叠条形图适用于以下场景：

• 比较多个数据帧中相同类别的数据
• 显示数据帧中不同类别的数据之间的相对大小
• 可视化数据帧中不同类别的数据的组成比例

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