已知数据中有公司类别,物品类型和省份,使用Python画出合适的图显示出省份中各公司分别销售什么物品类型

为了实现这个功能，我建议使用Python的数据可视化库Seaborn。假设我们有以下的数据集：

| 公司 | 物品类型 | 省份 | 销售量 |
| --- | --- | --- | --- |
| A | 电子产品 | 北京 | 1000 |
| A | 食品 | 北京 | 500 |
| B | 电子产品 | 上海 | 800 |
| B | 食品 | 上海 | 300 |
| C | 服装 | 北京 | 1200 |
| C | 鞋子 | 北京 | 800 |
| D | 服装 | 上海 | 900 |
| D | 鞋子 | 上海 | 600 |

我们的目标是画出一个图表，显示出各省份中各公司分别销售什么物品类型。这里我们可以采用Seaborn库中的catplot函数，代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = sns.load_dataset("data") # 假设数据集的名称为"data"

# 绘制图表
sns.catplot(x="省份", y="销售量", hue="公司", col="物品类型", data=data, kind="bar", height=4, aspect=.7)

# 显示图表
plt.show()

这段代码中，我们首先使用Seaborn的load_dataset函数加载数据集，然后使用catplot函数绘制图表。其中，x参数表示横轴数据，y参数表示纵轴数据，hue参数表示颜色数据，col参数表示分组数据，data参数表示使用的数据集，kind参数表示图表类型，height参数表示图表高度，aspect参数表示图表宽高比。最后，我们使用plt.show()函数显示图表。绘制出的图表如下：