¿Cómo crear un gráfico de área apilada usando Plotly en Python?

Plotly es una biblioteca de Python que se utiliza para diseñar gráficos, especialmente gráficos interactivos. Puede trazar varios gráficos y tablas como histograma, diagrama de barras, diagrama de caja, diagrama de dispersión y muchos más. Se utiliza principalmente en el análisis de datos, así como en el análisis financiero. plotly es una biblioteca de visualización interactiva. 

Parcela de área apilada

Un gráfico de áreas apiladas es la ampliación de un gráfico de áreas básico para mostrar la ampliación del valor de varios grupos en el mismo gráfico. Los valores de cada grupo se muestran uno encima del otro. Este es el mejor gráfico que se puede usar para mostrar la distribución de categorías como partes de un área completa donde el total acumulativo es innecesario. Se puede crear pasando el parámetro stackgroup   en el método scatter() de la clase graph_objects

Ejemplo 1:

import plotly.graph_objects as px
import numpy
  
  
# creating random data through randomint 
# function of numpy.random 
np.random.seed(42)
  
random_x= np.random.randint(1,101,100) 
random_y= np.random.randint(1,101,100)
  
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
  
plot = px.Figure()
  
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 1',
    x = x,
    y = [100, 200, 500, 673],
    stackgroup='one'
   ))
  
plot.add_trace(go.Scatter(
    name = 'Data 2',
    x = x,
    y = [56, 123, 982, 213],
    stackgroup='one'
   )
)
  
plot.show()

Producción:

Ejemplo 2:

import plotly.graph_objects as go
import numpy
  
   
plot = go.Figure(data=[go.Scatter(
    x = np.random.randn(1000),
    y = np.random.randn(1000),
    stackgroup='one'),
                       go.Scatter(
    x = np.random.randn(10),
    y = np.random.randn(50),
    stackgroup='one')
])
                   
plot.show()

Producción:

Ejemplo 3:

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import numpy
  
  
df = px.data.iris()
  
plot = go.Figure(data=[go.Scatter(
    x = df['sepal_width'],
    y = df['sepal_length'],
    stackgroup='one'),
                       go.Scatter(
    x = df['petal_width'],
    y = df['petal_length'],
    stackgroup='one')
])
                   
plot.show()

Producción: