seaborn画堆积条形图和分组条形图

Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，特别适合于统计绘图。其中，堆积条形图（Stacked Bar Chart）用于显示每个类别内部的不同组成部分，通常用来比较各部分之间的累积总和。而分组条形图（Grouped Bar Chart），则是将数据分成几个组，并在同一轴上绘制独立的条形图，用于展示各组之间的对比。

以下是使用seaborn创建这两种图形的基本步骤：

1. **堆积条形图**:
- 首先导入所需的库（如`seaborn`, `pandas`, 和 `matplotlib`）；
- 准备数据，通常包含两个列，一个表示分类标签，另一个表示每个分类的数值；
- 使用`seaborn.barplot()`函数，其中`x`参数指定行索引（分类标签），`y`参数指定值，`stacked=True`设置为堆积模式；
- 可能还需要添加标题、坐标轴标签等额外配置。

import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set(style="whitegrid")
# 示例数据
df = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    'Value1': [5, 7, 8, 6, 9, 10],
    'Value2': [3, 4, 5, 2, 1, 6]
})
ax = sns.barplot(x='Category', y=['Value1', 'Value2'], data=df, stacked=True)

2. **分组条形图**:
- 与堆积条形图类似，只是`stacked=False`，不会自动堆叠；
- 如果有多个分组变量，可以使用`hue`参数来区分。

sns.catplot(x='Category', y='Value1', hue='Another Category', kind='bar', data=df)