对比学习，用Excel和Python绘制「棒棒糖图」

深藏阁楼爱情的钟 2022-09-11 10:25 262阅读 0赞

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今

日

鸡

汤

长安一片月，万户捣衣声。

大家好，我是云朵君！

今天给大家带来一篇比较有意思的可视化图——`棒棒糖图`详细绘图教程。对比Excel与Pyhton，手把手教你绘制高大上的棒棒糖图。

## Excel绘制棒棒糖图 ##

首先是数据准备，首先将原始数据复制一列，得到两列一样的数据。

选择数据，插入组合图，分别设置柱状图和散点图的组合图表，确认后既可以得到初步的棒棒糖图。

![b39ea6bdc0cf161762dd1ab8124147bb.png][]

可根据需要设置相应的样式：

![db90a9dc7d259f99d5f4f8b4c32ef937.png][]

其中设置x轴的位置相对较复杂些。

首先选中y轴，右击再点击设置坐标轴格式，接下来分别设置横坐标轴位置及横坐标轴标签。设置x坐标轴值为0.8，或者你需要的轴。设置x坐标轴标签在图的底部。

结果得到如下样式。

![6befa6fe78cd95b8e5ad3319e0d31d1a.png][]

当然，可以设置条形和散点的样式，如颜色形状等。也可以单独选中某条柱状图和散点标志的样式，以突出某个或某些值。

![61e86aef83ff7d72fcf34cf3de00fb16.png][]

## Python绘制棒棒糖图 ##

### Bar+Scatter组合法 ###

第一种方法，和Excel思路一样，运用条形图（plt.bar）和散点图（plt.scatter）组合绘制。如果想要不同的样式，可以分别设置条形图和散点图的样式，来改变整体样式。

n = len(values)
    colors1 = ["red"]+((n-1)*["olive"])
    colors2 = ["red"]+((n-1)*["blue"])
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (23.5, 10)  
    plt.bar(values.index, values.values, 
            color=colors1, # 设置线条颜色
            width=0.05)    # 设置线条宽度
    plt.scatter(values.index, values.values, 
                color=colors2,# 设置标记点宽度
                s=50)         # 设置标记点大小
    plt.show()

![96ca96cd747a4b1bb0eaff168cfe621a.png][]

#### 设置样式 ####

这一步主要实现将X轴向上移动。

*  将所有y值加上一个固定值v（负数）：`y = y+v`
 *  并且设置y轴的下限为该固定值v ：`plt.ylim(v, 0.6)`

绘制一条横线

*  通过绘制折线的方法绘制一条基线，并固定 `y=0`  
    `plt.plot(values.index, [0]*n)`
 *  或直接用直线函数绘制基线，同样设置 `y=0`  
    `plt.axhline(y=0, xmin=0, xmax=1）`
 *  上面两种方法均可以绘制直线图，第二种方法的缺点是在设置直线两个端点时，不太好把控，因为xmin和xmax设置的值在0～1之间的比例值。而第二种方法可以直接设置折线两端点值。

plt.style.use('ggplot')
    # plt.style.use('dark_background') # 设置黑色背景
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (23.5, 10)  
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    v = -0.8
    plt.bar(values.index, values.values+v, 
            color=colors1,width=0.05)
    plt.scatter(values.index, values.values+v, 
                color=colors2,s=60)
    # plt.plot(values.index,[0]*n,color='darkblue')
    plt.axhline(y=0,xmin=0.045, xmax=0.955, 
                color='darkblue' , 
                linestyle='--')
    plt.ylim(v,0.6)
    plt.show()

![8cf6a767333babf997e65c86d66f27b8.png][]

### Stem 函数法 ###

在python中，我们利用`matplotlib.pyplot.stem`可以直接绘制棒棒糖图（茎叶图）。这个函数只需要一行代码就能绘制棒棒糖图。下面来看看该神奇的`plt.stem()`的主要参数。

> **stem(x,y, linefmt=None, markerfmt=None, basefmt=None)**
> 
> **x : array-like, optional**  
> 数据x轴
> 
> **y : array-like**  
> 数据y轴
> 
> **linefmt : str, optional**  
> 可以使用颜色和线型来设置垂直线的颜色和类型，如`'r-'`，代表红色的实线。
> 
> **markerfmt : str, optional**  
> 设置顶点的类型和颜色，默认值:`'C0o'`，`C`(大写字母C)是默认的，后面数字应该是0-9，改变颜色，最后的`.`或者`o`（小写字母o）分别可以设置顶点为小实点或者大实点。
> 
> **basefmt : str, default: 'C3-' ('C2-' in classic mode)**  
> 定义基线属性的格式字符串。就是y=0的那条线

从参数来看，使用其参数设置颜色，只能选用该函数设定好了的颜色圈内的0-9号颜色。如果想要设置其他颜色，可以利用`plt.setp`来设置线条样式。

n = len(values2)
    colors1 = ["red"]+((n-1)*["olive"])
    (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values2, markerfmt="C0o")
    plt.setp(stemlines, 
             linestyle="-", 
             color=colors1, 
             linewidth=0.5 )  # 指定每行的属性
    plt.setp(baseline, 
             linestyle="--", 
             color="darkblue", 
             linewidth=2 )
    plt.show()

![3cd894b0bebc2e5f32261faf9db9155a.png][]

通过设置参数`bottom=0.8`来调整基线位置，并设置背景样式。

plt.style.use('dark_background') 
    plt.grid(0)
    (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values2, 
                                              bottom=0.8,
                                              markerfmt="C3o")
    plt.setp(stemlines, linestyle="-", 
             color="y", linewidth=2 )  
    plt.show()

![be13f037d2178f0cd968ea878dc928dd.png][]

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最后看下当数据量超多的时候，绘制棒棒糖图的效果。

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OK，今天的分享就到这里啦！

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[Pyecharts]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc0b33ccbb73a2a1f4d56275c695dbe8e9ad08cbd54bffa1f20c4de6a434378c9e63967390a&idx=1&mid=2247496983&scene=21&sn=b3db9b4cf5f129b660448bb3d7beed8c#wechat_redirect
[Pandas]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc0b32ecbb73a3899a12142429ce31e0758595bb6f46d69be7559f84d5814a48dfcf9a0b05d&idx=1&mid=2247496965&scene=21&sn=f34b655ead49dadd8abb24463e2e607f#wechat_redirect
[Flask_--Flask-Sqlalchemy]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc0b2bdcbb73bab9267a53ac5bd3a6f4af4cc76c521f4c5ebef7aa1351039776291289f2b48&idx=1&mid=2247496854&scene=21&sn=60c64c22e97ce97756857b7dae96996e#wechat_redirect
[Link 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc0b4b9cbb73daf05e46ffc74d8f3c5257db082f8592bc1d4dbd9a536491866367fe160c5ef&idx=1&mid=2247496338&scene=21&sn=cc109289ced145f50e1dfff0f67fc5f3#wechat_redirect
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