如何基于Walkthrough Completed统计各ToD的完成/进行中数量并生成对比柱状图

嘿，我来帮你解决这个统计+可视化的问题！核心在于先把数据按ToD和Walkthrough Completed状态做分组计数，再基于整理好的数据生成并列柱状图——我给你一步步拆解：

首先你需要把指定日期的数据筛选出来，然后按「ToD」和「Walkthrough Completed」两个维度分组统计数量。这里分两种常用工具的实现方式：

如果你用Excel #

1. 先筛选出目标日期的所有行；
2. 插入数据透视表：
   • 把「ToD」拖到「行」区域，「Walkthrough Completed」拖到「列」区域；
   • 把任意一列（比如ID或者行号）拖到「值」区域，然后设置值汇总方式为「计数」；
   • 这样你就能得到一个表格：每一行是一个ToD，每一列对应「Complete」和「In-Progress」的数量，空值可以填0。

如果你用Python（Pandas） #

假设你的数据框叫df，日期列是Date，指定日期是'2024-05-20'，可以这么写：

# 筛选指定日期的数据
filtered_df = df[df['Date'] == '2024-05-20']

# 按ToD和状态分组计数，然后把状态转成列（方便后续绘图）
count_df = filtered_df.groupby(['ToD', 'Walkthrough Completed']).size().unstack(fill_value=0)

这段代码会生成一个新的数据框，索引是ToD，列是「Complete」和「In-Progress」，单元格就是对应的数量。

有了整理好的计数表格，生成并列柱状图就很简单了：

Excel里操作 #

选中数据透视表生成的计数表格，直接点击「插入」→「柱状图」→「簇状柱形图」，就是你要的并列效果。

Python里操作（Matplotlib/Seaborn） #

用Pandas自带的绘图功能就行，一行代码搞定：

import matplotlib.pyplot as plt

count_df.plot(kind='bar', figsize=(10, 6), rot=0)
plt.title('Walkthrough Status by ToD (Specified Date)')
plt.xlabel('Time of Day (ToD)')
plt.ylabel('Count')
plt.legend(title='Walkthrough Status')
plt.show()

如果用Seaborn的话，可以把数据转成长格式再绘图，也能得到同样效果：

import seaborn as sns

# 把宽格式转成长格式
long_df = count_df.reset_index().melt(id_vars='ToD', var_name='Status', value_name='Count')

sns.barplot(data=long_df, x='ToD', y='Count', hue='Status')
plt.title('Walkthrough Status by ToD (Specified Date)')
plt.show()

这样就能得到你想要的：X轴是ToD，每个ToD对应两根柱子，分别代表「Complete」和「In-Progress」的数量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者WedgeBuster53