如何使堆叠的条形图底部有最大的块？python

我试图让我的堆叠条形图与底部最大的一块订购，但我不知道如何订购它

样本数据集

dataset = {'Year': [2019,2019,2020,2020,2017,2017,2017,2017,2017,2018,2018,2018,2018,2018,2019,2019,2019,2019,2019,2020,
                   2020,2020,2020,2020],
           'Quantity': [100,50,25,30,40,50,200,600,20,40,100,20,50,400,250,300,125,75,90,10,225,550,450,55],
           'Regions': ['Europe','Asia','Africa','Africa','Other','Asia','Africa','Other','America','America','Europe','Europe',
                      'Other','Europe','Asia','Africa','Asia','Europe','Other','Africa','Europe','Asia','Africa','Europe']}
df = pd.DataFrame(data=dataset)

以下是我创建图表的代码：

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

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

如果您运行代码，您将看到最大的部分不在底部

输出图形：

你在这里：

from plotnine import ggplot, aes, geom_bar
import pandas as pd

dataset = {'Year': [2019,2019,2020,2020,2017,2017,2017,2017,2017,2018,2018,2018,2018,2018,2019,2019,2019,2019,2019,2020,
                   2020,2020,2020,2020],
           'Quantity': [100,50,25,30,40,50,200,600,20,40,100,20,50,400,250,300,125,75,90,10,225,550,450,55],
           'Regions': ['Europe','Asia','Africa','Africa','Other','Asia','Africa','Other','America','America','Europe','Europe',
                      'Other','Europe','Asia','Africa','Asia','Europe','Other','Africa','Europe','Asia','Africa','Europe']}
df = pd.DataFrame(data=dataset)
df = df.groupby(['Year', 'Regions']).sum().reset_index()

p = ggplot(df) + aes(x='Year', y='Quantity', group='factor(Quantity)', fill='Regions') + geom_bar(stat='identity', alpha=0.8, show_legend=True)
print(p)

---

根据您的数据，我假设每个条都应该单独排序？“这是对的吗？”T先生我编辑了我的问题。有趣的是，这比我想象的仅仅使用matplotlib和pandas plot要困难得多。这可能值得一个功能增强请求，比如分段顺序。实际上，这个解决方案并不能真正解决我的问题。您的代码以不同的方式绘制每个数据点，最大数量在底部，最小数量在顶部。我希望将每个区域组合在一起，然后用底部最大的矩形进行排序。您能澄清一下“每个数据点都有区别”的含义吗？该图是条形图，因此数据是聚合的，而不是不同的。上面的plotnine解决方案生成的绘图与您文章中的第一个类似，但根据要求，底部每年都有一个最大的矩形（请记住，我修改了您的一个数据集值）。是的，它会对矩形进行排序。但是，当我在样本数据上运行它时，我得到了“欧洲”的几个矩形或“亚洲”（同一年）的几个矩形，而我只希望每年每个地区得到一个。（我在我的问题中添加了带有代码的图表供您查看，稍后将删除）即使是年份看起来很奇怪，我也会看到问题的根源。我已经更新了数据集、代码和绘图。这应该能解决问题，不客气。一个建议：当您有多行用于相同的列组合时（在本例中为[Year，Region]），您应该添加一个额外的列来解释这些不同值的原因（例如，同一年的不同月份？同一地区的不同国家？），或者至少作为注释提供解释，因为否则这些行可能会显示为重复或错误。