Pandas和matplotlib堆叠条形图，主要和次要x-tick组合在一起

Pandas和Matplotlib是Python中常用的数据分析和可视化库。堆叠条形图是一种用于比较多个类别数据的图表类型，它将不同类别的数据堆叠在一起，以展示它们的总和和相对比例。

在Pandas中，我们可以使用DataFrame来存储和处理数据。要创建堆叠条形图，我们可以使用Pandas的groupby函数对数据进行分组，并使用sum函数计算每个类别的总和。然后，使用Matplotlib库来绘制条形图。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
data = {
    'Category': ['A', 'B', 'C'],
    'Main': [10, 20, 30],
    'Secondary': [5, 15, 25]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 将数据按照Category进行分组，并计算每个类别的总和
grouped_data = df.groupby('Category').sum()

# 绘制堆叠条形图
fig, ax = plt.subplots()
main_bars = ax.bar(grouped_data.index, grouped_data['Main'], label='Main')
secondary_bars = ax.bar(grouped_data.index, grouped_data['Secondary'], bottom=grouped_data['Main'], label='Secondary')

# 添加图例和标签
ax.legend()
ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Stacked Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()

这段代码首先创建了一个包含Category、Main和Secondary列的DataFrame，其中Category表示类别，Main表示主要值，Secondary表示次要值。然后，使用groupby函数按照Category进行分组，并使用sum函数计算每个类别的总和。接下来，使用Matplotlib的bar函数绘制堆叠条形图，其中主要值和次要值分别使用不同的颜色表示。最后，添加图例、标签和标题，并显示图表。

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