如何为每个地区每年绘制堆叠条形图，以计算销售数量的总和（或平均值）？python

我不确定从哪里开始，我正在尝试得到一个如下所示的图表：

y_轴表示图中所示的每年和每个地区的销售数量之和

此数据集可用于：

dataset = {'Year': [2019,2020,2020,2019,2019,2020,2017,2017,2018,2020,2018,2016],
           'Quantity': [100,50,25,30,40,50,200,600,20,40,100,20],
           'Regions': ['Europe','Asia','Africa','Africa','Other','Asia','Africa','Other','America','America','Europe','Europe']}
df = pd.DataFrame(data=dataset)

此外，我不确定在这种情况下使用matplotlib或seaborn是否更好

我尝试过的，但似乎不起作用：

dfc_vol = dfc[['Year','Quantity','Regions']]
plt.rcParams['figure.figsize']=(10,6)
dfc_vol.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.1,0.5))

可能有一个选项首先使用pivot_表重塑数据：

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

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

输出：

可能有一个选项首先使用pivot_表重塑数据：

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

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

输出：

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seaborn>=0.11.0时：

sns.histplot(
    data=df,
    x="Year", hue="Regions", weights="Quantity",
    multiple="stack", discrete=True, shrink=.9
)

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seaborn>=0.11.0时：

sns.histplot(
    data=df,
    x="Year", hue="Regions", weights="Quantity",
    multiple="stack", discrete=True, shrink=.9
)

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谢谢，但由于某些原因，pivot_表无法处理我的数据，它会多次编译每个区域。所以情节看起来不像anything@KilliMandjaro那么你能提供一个实际的数据集吗？我不确定问题出在哪里。我通过添加值=数量修复了pivot问题，但第二行删除时出现错误。你能解释一下它是做什么的以及为什么要添加它吗？@KilliMandjaro-factory values='Quantity'在这里是一个更好的方法，编辑了答案。谢谢，但由于某些原因，pivot_表无法处理我的数据，它会多次编译每个区域。所以情节看起来不像anything@KilliMandjaro那么你能提供一个实际的数据集吗？我不确定问题出在哪里。我通过添加值=数量修复了pivot问题，但第二行删除时出现错误。你能解释一下它是做什么的以及为什么要添加它吗？@KilliMandjaro-factory values='Quantity'在这里是一个更好的方法，编辑了答案。当我试图用plt.legend更改图例的位置时，我收到一条消息说图例中没有手柄。你知道怎么修吗？另外，如果我想使用色调顺序更改顺序，我应该输入什么？当我输入一个特定的列名，即hue_order='Regions'时，当我试图用plt.legend更改图例的位置时，它不起作用。我收到一条消息，说图例中没有要输入的句柄。你知道怎么修吗？另外，如果我想使用色调顺序更改顺序，我应该输入什么？当我输入一个特定的列名，即hue_order='Regions'时，它不起作用