بالتأكيد، يمكنك إنشاء مخطط تكدسي متجانب (Clustered Stacked Bar) في Python باستخدام مكتبة Pandas ومكتبة Matplotlib. هذا النوع من المخططات يسمح بتجميع البيانات في مجموعات متجانبة وتكديسها داخل كل مجموعة. لنقم بتفصيل كيفية القيام بذلك.
أولاً، يجب عليك تجهيز البيانات بشكل مناسب. يجب أن تكون بياناتك في DataFrame وتحتوي على الأعمدة المناسبة للتكدس والتجميع. على سبيل المثال، افترض أن لديك بيانات حول مبيعات المنتجات عبر الفئات والفترات الزمنية، يمكن تنظيمها على النحو التالي:
-
تعامل مع هياكل البيانات المتداخلة في Python07/03/2024
-
كيفية تثبيت BeautifulSoup في PyCharm12/04/2024
-
كيفية إضافة زر sub في Java؟07/03/2024
pythonimport pandas as pd
# عين بياناتك
data = {
'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'Period': ['Jan', 'Feb', 'Jan', 'Feb'],
'Value': [10, 15, 20, 25]
}
# قم بإنشاء DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
الآن، بعد تجهيز البيانات، يمكنك استخدام مكتبة Matplotlib لإنشاء المخطط. يمكنك استخدام الدالة groupby
في Pandas لتجميع البيانات حسب الفئة والفترة، ثم استخدام الدالة unstack
لتكديس البيانات. هذا مثال بسيط:
pythonimport matplotlib.pyplot as plt
# قم بتجميع البيانات وتكديسها
df_grouped = df.groupby(['Period', 'Category']).sum().unstack()
# قم برسم المخطط
df_grouped.plot(kind='bar', stacked=True)
# إضافة عناوين وتسميات
plt.title('Clustered Stacked Bar Chart')
plt.xlabel('Period')
plt.ylabel('Value')
plt.legend(title='Category')
# عرض المخطط
plt.show()
هذا المثال ينتج مخططًا متجانبًا مكدسًا يعكس ترتيب البيانات الذي تم تجهيزه مسبقًا. يمكنك ضبط التصميم والألوان والتسميات وفقًا لاحتياجاتك المحددة.
يرجى ملاحظة أنه يمكنك تخصيص المزيد من الخيارات والتعديلات وفقًا لمتطلباتك الخاصة، مثل تغيير ألوان القضبان أو تخصيص عناوين المحاور.
المزيد من المعلومات
بالطبع، دعني أكمل المقال لشرح الموضوع بشكل أعمق.
بعد أن قمت برسم المخطط، يمكنك إضافة المزيد من التعديلات لتحسين جودة وقابلية قراءة المخطط. هنا بعض النصائح التي قد تساعدك في ذلك:
-
تخصيص الألوان: يمكنك تغيير ألوان القضبان لجعلها تتناسب مع سياق بياناتك. يمكنك استخدام مجموعة متنوعة من الألوان لتمييز بين الفئات بشكل أفضل.
-
تسميات المحاور: تأكد من توفير تسميات للمحاور الرأسية والأفقية لتوضيح ما تمثله البيانات. يمكنك أيضًا تغيير حجم ونوع الخطوط وألوانها لجعلها أكثر وضوحًا.
-
إضافة عناوين وتعليقات: قد ترغب في إضافة عنوان للمخطط لتحديد الموضوع الرئيسي للرسم، ويمكنك أيضًا إضافة تعليقات أو شروحات إضافية لتوضيح البيانات بشكل أكبر.
-
تحسين التنسيق العام: قم بضبط الهوامش وحجم الخطوط وتخطيط البيانات بشكل عام لجعل المخطط يبدو أكثر احترافية وجاذبية.
الآن دعني أكمل المقال بإضافة بعض الأمثلة التوضيحية والرسوم البيانية الإضافية لتوضيح النقاط المذكورة أعلاه.
تابع القراءة لاستكشاف كيفية تنفيذ هذه النصائح بشكل أكبر وتحسين المخطط النهائي للحصول على تأثير أفضل وتفاعل أكبر مع البيانات.