京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27