在报表中使用柱形图展示数据，并希望横轴根据筛选出来的数据进行分组聚合，通常涉及以下几个步骤，这里以通用的数据处理和可视化流程为例，特别是使用如Pandas这样的数据分析库进行数据预处理，以及Excel、Google Sheets或者数据可视化工具如Tableau、Power BI等进行图表生成的场景。
1. 数据预处理与分组聚合
使用Pandas进行分组聚合
如果你的数据存储在如CSV、Excel或数据库中，首先使用Pandas库读取数据，并进行分组聚合操作。
```python
import pandas as pd
假设df是你的DataFrame
df = pd.read_csv('your_data.csv') # 或者pd.read_excel(), pd.read_sql()等
筛选数据（如果需要的话）
filtered_df = df[df['某个条件列'] == '特定条件']
分组聚合，比如按'类别'列分组，计算'值'列的求和
grouped_df = filtered_df.groupby('类别')['值'].sum()
重置索引以便于后续绘图，可选步骤
grouped_df = grouped_df.reset_index()
```
2. 数据可视化
在Excel或Google Sheets中
将处理后的数据（包括分组后的类别和对应的聚合值）复制到Excel或Google Sheets中。
选择数据区域，插入柱形图。
在图表编辑选项中，确保横轴标签对应的是分组的类别，而数值则是聚合的值。
使用数据可视化工具
以Tableau或Power BI为例：
导入或连接到你已经分组聚合好的数据集。
在可视化面板中选择柱形图作为图表类型。
将分组的类别拖拽到“列”或“分类”区域，将聚合的值拖拽到“行”或“值”区域。
工具会自动根据你的数据分组并聚合显示在柱形图上。
3. 自定义和优化
调整图表样式，如颜色、标题、图例等，以增强可读性。
可能需要根据具体工具的界面和功能进行微调，以满足报告的具体需求，比如添加筛选器让用户交互式地选择不同的分组依据。
确保在设计柱形图时考虑到数据的逻辑性和视觉清晰度，使读者能快速理解分组间的比较和差异。