如何为每个地区的每一年做一个堆积条形图来计算 Quantity_Sold 的总和（或平均值）？ Python

Question

我不知道从哪里开始，我试图得到一个如下所示的图表：

y_axis 表示每年和每个地区的销售数量总和，如图所示

该数据集可用于：

dataset = {'Year': [2019,2020,2020,2019,2019,2020,2017,2017,2018,2020,2018,2016],
           'Quantity': [100,50,25,30,40,50,200,600,20,40,100,20],
           'Regions': ['Europe','Asia','Africa','Africa','Other','Asia','Africa','Other','America','America','Europe','Europe']}
df = pd.DataFrame(data=dataset)

另外我不确定在这种情况下使用 matplotlib 或 seaborn 是否更好。

我试过了，但它似乎不起作用：

dfc_vol = dfc[['Year','Quantity','Regions']]
plt.rcParams['figure.figsize']=(10,6)
dfc_vol.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.1,0.5))

Answer 1

也许一个选项首先使用pivot_table重塑数据：

df_pt = df.pivot_table(index='Year', columns='Regions', values='Quantity')

df_pt.plot.bar(stacked=True, figsize=(10, 6))

Output：

Answer 2

seaborn >= 0.11.0：

sns.histplot(
    data=df,
    x="Year", hue="Regions", weights="Quantity",
    multiple="stack", discrete=True, shrink=.9
)