解锁分段标色柱形图的秘密：揭秘图表组合与自定义元素的力量

Excel技巧

2023-11-15 14:27:24

分段标色柱形图：数据可视化的杰作

在数据可视化领域，柱形图以其清晰直观而著称。然而，当需要根据特定分段显示数据时，传统的柱形图可能会显得局限。分段标色柱形图应运而生，它通过将柱子划分为不同的颜色部分，提供了一种增强的数据表示方法。

揭开分段标色柱形图的秘密

分段标色柱形图并非凭空而来，而是通过多种图表类型的巧妙组合和自定义图表元素的魔法实现的。让我们深入了解这一过程的各个阶段：

1. 分解数据，定义分段

首先，我们需要将原始数据分解为不同的分段。这涉及确定数据中代表不同类别的阈值或范围。例如，如果我们有一个数据集显示销售额，我们可以将销售额分为三个分段："低于 90% 目标"、"90-120% 目标" 和"高于 120% 目标"。

2. 创建多图表类型

接下来，我们将创建三个单独的柱形图，每个柱形图对应于一个分段。这将允许我们为每个分段应用不同的颜色和样式。

3. 合并图表，创建堆叠效果

一旦我们有了三个柱形图，我们将使用堆叠效果将它们合并成一个单一的图表。这将创建分段标色柱形图的标志性分层外观。

4. 添加自定义图表元素

为了进一步增强可视化效果，我们可以添加自定义图表元素，例如虚线分隔线和数据标签。这有助于为分段提供上下文并突出显示重要数据点。

实例实战：打造您自己的分段标色柱形图

为了将这些概念付诸实践，让我们逐步创建一个分段标色柱形图：

1. 准备数据

销售数据 | 分段
------------ | -----------
$100,000    | 低于 90% 目标
$120,000    | 90-120% 目标
$150,000    | 高于 120% 目标

2. 创建柱形图

# 创建三个柱形图，每个分段一个
low_chart = plt.bar(x, low_data, color='red')
mid_chart = plt.bar(x, mid_data, bottom=low_data, color='yellow')
high_chart = plt.bar(x, high_data, bottom=low_data + mid_data, color='green')

3. 添加自定义元素

# 添加虚线分隔线
plt.axhline(y=90, color='black', linestyle='dashed')
plt.axhline(y=120, color='black', linestyle='dashed')

# 添加数据标签
for bar in low_chart + mid_chart + high_chart:
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height(), 
             str(int(bar.get_height())), ha='center', va='bottom')