
Excel 绘图区分区设置不同背景色之柱形图
在Excel图表中,如对绘图区设置背景色,一般只能对整个绘图区设置同一种颜色、图案或图片为背景。但有时希望能对不同的分区设置不同的颜色作为背景,这时可以采取其他辅助手段实现这一目标,包括添加辅助的柱形图堆、积柱形图、堆积条形图,面积图等等。这些方法的基本思路是一样的,略举几例,可以自己试验创造。本篇介绍使用柱形图,进行横向或纵向分区设置绘图区背景色。
如有下表:
表-1
做成折线图,调整坐标轴刻度后,如下所示:
图-1
用辅助柱形图纵向设置分区背景色:
先准备按年,对绘图区设置颜色,由上图得知本例Y轴最大刻度为23,在原数据表格中添加一辅助系列数据,如下图所示:
表-2
选中图表,在右键菜单中选“选择数据”(或在Excel界面上“图表工具”-“设计”-“数据”-“选择数据”),在“图例项(系列)”中点击“添加”,准备将上述辅助数据行作为一个系列添加到图表中:
图-2
将AT107:AW107添加为系列2,水平(分类)轴标签选为AT105:AW105,如下图所示:
图-3
确定后,系列2也呈折线图,如下图所示:
图-4
在图表中选中系列2,在右键菜单上选“更改系列图表类型”,将系列2图表类型改变为柱形图:
图-5
选中系列2的柱形,在“设置数据点格式”-“系列选项”中将“分类间距”滑动游标拖至为0,即无间距,如下图所示:
图-6
逐个选中系列2的各个数据点,单独设置各个柱形的填充颜色,适当增加透明,如下图所示:
图-7
上述方法是增加一行辅助系列数据,设置其为柱形图,并使其分类之间间距为0。换言之,即以柱形的填充代之以背景色。这是一种替代方式,并非可以随意自定义设置绘图区背景色。这种方式的优点是设置比较方便,可以较快捷地达到分区的目的,其缺点是只能纵向分割,且颜色比较单调。
以辅助堆积柱形图横向分区设置绘图区背景色
在上面的柱形图方法中,各个分区是纵向设置颜色替代,如要横向分区可以使用堆积柱形图方式。
在上例表中,考虑到最大刻度是23,准备使用堆积柱形图,于是设计一列系列数据,使其堆积总和为23。如欲横向整齐地划分,可同样设置其他几列,如下图所示:
图-8
选中图表,在右键菜单中选“选择数据”(或在Excel界面上“图表工具”-“设计”-“数据”-“选择数据”),在“图例项(系列)”中点击“添加”,将上述辅助数据列AT108:AT111作为系列2添加到图表中,同样将辅助数据列AU108:AU111作为系列3、AV108:AV111作为系列4、AW108:AW111作为系列5,一个一个逐个添加进去(整个区域不能同时一起加入):
图-9
如上图所示,系列2-系列5的水平(分类)轴标签也选为AT105:AW105,确定后,将Y轴刻度调整为0-23,如下图所示:
图-10
逐个选中后添加的系列数据,在右键菜单上选“更改系列图表类型”,将其图表类型改变为堆积柱形图,如下图所示:
图-11
选中柱形,在“设置数据点格式”-“系列选项”中将“分类间距”滑动游标拖至为0,即无间距,如下图所示:
图-12
逐个选中堆积柱形的各个数据点,单独设置各个柱形的填充颜色,并删除图例和堆积柱形图的数据标志,为改善图形位置视觉效果,适当增加透明,再将Y轴刻度设置为15-23,如下图所示:
图-13
也可以随意选中各个数据点,调整颜色,使之横向与纵向区分都较为明显,如下图所示:
图-14
上述方法是增加一系列辅助数据,设置其为堆积柱形图,并使其分类之间间距为0,设置不同颜色,使之达到分割各个分区的目的。如适当调整后添加的辅助数据数值,其分割形式会更丰富。换言之,本例是以堆积柱形的填充代之以背景色,好处在于设置颜色的种类与区域比较多,既可以体现横向分区,也可以体现纵向分区,比较自由灵活多变。不过要说清:这只是一种替代方式,并非可以随意自定义设置绘图区背景色。
你是否渴望进一步提升数据可视化的能力,让数据展示更加专业、高效呢?现在,有一门绝佳的课程能满足你的需求 ——Python 数据可视化 18 讲(PyEcharts、Matplotlib、Seaborn)。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3842?targetId=6751&preview=0
这门课程完全免费,且学习有效期长期有效。由 CDA 数据分析研究院的张彦存老师精心打造,他拥有丰富的实战经验,能将复杂知识通俗易懂地传授给你。课程深入讲解 matplotlib、seaborn、pyecharts 三大主流 Python 可视化工具,带你从基础绘图到高级定制,还涵盖多元图表类型和各类展示场景。无论是数据分析新手想要入门,还是有基础的从业者希望提升技能,亦或是对数据可视化感兴趣的爱好者,都能从这门课程中收获满满。点击课程链接,开启你的数据可视化进阶之旅,让数据可视化成为你职场晋升和探索数据世界的有力武器!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26