尝试用 20 多个系列绘制堆积面积图

Question

我有一个大约 1300 行的数据集，用于跟踪每个用户注册月、每个月的每月登录数，我正在尝试绘制堆积面积图，每个 series/trace 是用户注册月份。

数据集如下所示：

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user signup month | login month | monthly login count | cumulative login count

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2016-01           | 2016-01     |  50                 | 50
2016-01           | 2016-02     |  25                 | 75
2016-01           | 2016-03     |  15                 | 90
...
2019-05           | 2019-05     | 1000                | 1000
2019-05           | 2019-06     | 500                 | 1500
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问题是当我尝试在我的 python 笔记本中绘制图表时，使用

x=data['login_month']
y=data['cumulative_login_count']

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.stackplot(x,y, labels=['user_signup_month'])
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

它显示为一个系列，而不是一个系列每个个不同的用户注册月份。

预期结果示例：

我google过的例子都是手动输入系列数据的，例如：

data={'A': [-378, -2347, 509, 987, 513], 
                        'B': [-527, -2599, 765, 533, 670], 
                        'C': [-2343, -2273, 2093, 2197, 1990], 
                        'D': [-1845, -1853, 3325, 1306, 2160]}

这对我来说是不切实际和不可持续的。

我对 python 可视化也很陌生，所以我不太确定哪些搜索词最有效，但我发现 "python matlibplot multiple series traces stackedplot" 的结果仅参考上述内容手动输入系列数据的解决方案

Answer 1

您可以而且应该始终尝试举例说明您的数据。它不需要是完整的，但要有代表性。例如：

    signup    login  log_count
0  2016-01  2016-02         16
1  2016-01  2016-03         11
2  2016-01  2016-04         26
3  2016-01  2016-05         29
4  2016-02  2016-03         25
5  2016-02  2016-04         11
6  2016-02  2016-05         11
7  2016-03  2016-04         28
8  2016-03  2016-05         23
9  2016-04  2016-05         12

现在，有了这个玩具数据，我们可以通过以下方式制作 area/stack 情节：

(df.pivot(index='login', 
          columns='signup', 
          values='log_count')
   .plot.area(figsize=(10,6))
)

输出：

尝试用 20 多个系列绘制堆积面积图

Trying to draw an stacked area plot with 20+ series

python

plot

visualization

graph

matplotlib