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如何创建按2个类别分组的堆叠条形图

创建按两个类别分组的堆叠条形图可以通过以下步骤实现：

确定数据集：首先，需要准备包含两个类别的数据集。每个类别都应该有多个数据点，用于表示不同的堆叠条形。例如，假设我们要比较两个不同产品的销售情况，可以准备一个包含产品名称和销售额的数据集。
选择合适的图表工具：根据你的偏好和熟悉程度，选择一个适合创建堆叠条形图的图表工具。常见的工具包括Microsoft Excel、Tableau、Python的Matplotlib库等。在这里，我们以Microsoft Excel为例进行说明。
数据整理：将数据集导入到Excel中，并确保每个类别的数据都在同一列中。例如，产品名称可以放在A列，销售额可以放在B列。
创建堆叠条形图：选中数据集，然后在Excel的菜单栏中选择“插入”选项卡。在插入选项卡中，选择“条形图”图标，并选择堆叠条形图的样式。
数据系列设置：在堆叠条形图中，每个类别的数据将被堆叠在一起。为了实现这一点，需要将每个类别的数据作为一个数据系列进行设置。在Excel中，可以通过右键单击图表，选择“选择数据”选项，然后点击“添加”按钮来添加数据系列。对于每个数据系列，需要指定系列名称和系列值的范围。
格式设置：根据需要，可以对堆叠条形图进行格式设置，如添加标题、调整颜色、更改轴标签等。这些选项可以在Excel的菜单栏中找到。
添加图例：为了更好地理解堆叠条形图中的数据，可以添加一个图例。图例将显示每个类别的标识和对应的颜色。在Excel中，可以通过右键单击图表，选择“添加数据标签”选项来添加图例。
分析和解读：创建完堆叠条形图后，可以通过观察图表来分析和解读数据。比较不同类别的堆叠条形的高度可以了解它们在不同类别上的分布情况。根据需要，可以进一步分析数据，比如计算百分比、添加趋势线等。

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图表解析系列之柱状图

——维基百科作为人们最常用的图表之一，柱状图也衍生出多种多样的图表形式。例如，将多个并列的类别聚类、形成一组，再在组与组之间进行比较，这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。...将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来，共同绘制在一张图上，俗称“双轴图”，等等。...请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片图片分组柱状图：由子类别来划分一组有几条柱子，形成分组柱状图。图片堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。...如果我们以 0 作为纵轴起点，条形图按实际高度绘制（35 和 39.6），实际视觉增长只有 13%[ (39.6-35)/35]。图片

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

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· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如，在条形图中，条形颜色可以表示类别，而条形长度可以表示值（如人口数量）。 ? 形状可用于表示定性数据。...图标可用于： · 分类数据：用于区分组或类别 · UI控件和操作：例如筛选，缩放，保存和下载 · 状态：例如错误，空状态，完成状态和危险在图表中使用图标时，建议使用通用可识别符号，尤其是在表示操作或状态时...缩放和平移缩放和平移是常用的图表交互，会影响用户对图表数据深入的研究和探索。缩放缩放改变界面显示的远近。设备类型决定了如何执行缩放。...在此示例中，图表数据从按天显示动态切换到按周显示。转换期间不会显示所选日期范围之外的数据，从而降低了复杂性。 ? 动画能够体现两个不同图表的相关性。 6.

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多组条形图 ? 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种：简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

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数据可视化设计指南

时间变化图包括： 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图（折线图） 6.时间线 7.地平线图（折线图） 8.瀑布图同类别分析同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...类别比较表包括： 1.条形图 2.分组的条形图 3.气泡图 4.多线形图 5.平行坐标图 6.项目符号图排序可以用排序图表呈现各个分析对象的名次。用例包括：选举结果排名绩效统计排名 ?...面积图面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图：堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之的是，使用堆叠面积图来比较一个时间维度内的多个数据类别（水平轴表示时间）。 ? 允许。使用堆叠面积图表示多个数据，能够保持良好的可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...根据设备类型确定如何执行缩放的交互。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

如果我们有太多的类别，那么这些条形图会非常混乱，难以理解。它们非常适合分类数据，因为你可以很容易地通过条形图大小看到类别之间的差异。类别也很容易通过颜色编码来划分。...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。常规的条形图如下面的第一个图所示。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。...我们循环遍历每一组，但是这次我们在旧的条形图上绘图，而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

当对类别数很少（<10）的分类数据进行可视化时，条形图是最有效的。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。

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谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

柱状图（条形图）和饼图柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如，在条形图中，条形颜色可以表示类别，而条形长度可以表示值（如人口数量）。形状可用于表示定性数据。...图标可用于： · 分类数据：用于区分组或类别 · UI控件和操作：例如筛选，缩放，保存和下载 · 状态：例如错误，空状态，完成状态和危险在图表中使用图标时，建议使用通用可识别符号，尤其是在表示操作或状态时...在此示例中，图表数据从按天显示动态切换到按周显示。转换期间不会显示所选日期范围之外的数据，从而降低了复杂性。动画能够体现两个不同图表的相关性。 6.

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5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

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如何正确使用数据可视化图表

01 条形图 对于随时间发展或按多个类别（如不同行业或货物或两者）分组的数据集，条形图是一个可靠的选择。以下是一些有助于保证条形图易于阅读的技巧：按发生时间顺序排列条形图。...按发生时间顺序排列条形图。避免对数据由高到低或由低到高排序，按发生时间顺序对受众是更优计量法则。...对于包含多个类别的条形图，你可以为每个类别创建单独的图形，也可以在每个时间标签上合成多个条形图（每个类别一个）为一个。...如果数据集被分组为多个类别，并且没有时间规律，可将数据由多到少或由少到多排序。这种组织方式有助于迅速得出结论。然而，如果数据累加起来为一个整体，例如分类总收益，用条形图表现就不是很显著。...对于这种类型的信息，应该改用饼图。我接下来很快会说到。 02 折线图与条形图非常类似，折线图对于显示随时间变化的数据或按类别分组的数据非常有用。但线图可以包含微末细节。

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为什么你觉得Matplotlib用起来很困难？因为你还没看过这个思维导图

Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...条形图当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?...堆叠图代码举例： for i in range(0, len(y_data_list)): bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color

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52个数据可视化图表鉴赏

4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表，矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示离散值。...直方图看起来像条形图，但将连续度量值分组到范围或数据桶中。 26.地平线图地平线图是一种功能强大的工具，用于在一个类别内的多个项目之间比较一段时间内的数据。...30.Mekko图 Mekko图（有时也称为marimekko图）是二维堆叠图。除了常规堆叠图表的不同线段高度外，Mekko图表的列宽也不同。列宽按比例缩放，使总宽度与所需图表宽度匹配。...颜色可用于突出显示层次分组或特定类别。 40.桑基图桑基图，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。...散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。

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C++ Qt开发：Charts绘制各类图表详解

在之前的文章中笔者介绍了如何使用QCharts模块来绘制简单的折线图并对通用API接口进行了概括，本章我们通过在TreeWidget组件中提取数据，并依次实现柱状图、饼状图、堆叠图、百分比图、散点图等。...水平柱状图（Horizontal Bar Chart）：柱状图的柱是水平排列的，横轴表示数值或数量。分组柱状图（Grouped Bar Chart）：将柱按照类别分组，同一组内的柱一般在相同的位置。...QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标，用于管理和显示条形图中的分类轴，其中每个条形图都属于特定的类别。...这种图表形式旨在突出整体的趋势以及各组成部分的相对贡献。堆叠图有多种形式，其中两种常见的类型包括：堆叠柱状图（Stacked Bar Chart）：在同一类别或数值点上，将不同系列的柱状图堆叠在一起。...堆叠图的创建需要用到QStackedBarSeries和QBarCategoryAxis类，QStackedBarSeries 是 Qt Charts 模块中用于创建堆叠柱状图的类。

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Pandas数据可视化

也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活：高度可以代表任何东西，只要它是数字即可每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。... 直方图看起来很像条形图，直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行，直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...如果分类比较多，必然每个分类的面积会比较小，这个时候很难比较两个类别如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系...堆叠图（Stacked plots）展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是...：通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量：从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示折线图在双变量可视化时，仍然非常有效

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...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。分类：堆积柱状图：比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。百分比堆积柱状图：适合展示同类别的每个变量的比例。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。

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