如何针对未知数量的financing_type类别绘制Matplotlib堆叠柱状图？

原始数据 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Plan': [40, 50, 60, 25],
    'Fact': [10, 20, 30, 15],
    'financing_type': ['type_1', 'type_2', 'type_1', 'type_3']
})

需求 #

按financing_type分组对Plan和Fact列求和，绘制堆叠柱状图（每个Plan/Fact柱子由不同类型的求和值堆叠而成）。

手动实现代码（仅适用于已知类别数量） #

import matplotlib.pyplot as plt

df_type_1 = df[df['financing_type'] == 'type_1']
df_type_2 = df[df['financing_type'] == 'type_2']
df_type_3 = df[df['financing_type'] == 'type_3']

plt.bar(['Plan', 'Fact'], [df_type_1['Plan'].sum(), df_type_1['Fact'].sum()], color='blue', label='type_1')
plt.bar(
    ['Plan', 'Fact'],
    [df_type_2['Plan'].sum(), df_type_2['Fact'].sum()], 
    bottom=[df_type_1['Plan'].sum(), df_type_1['Fact'].sum()], 
    color='red', 
    label='type_2',
)
plt.bar(
    ['Plan', 'Fact'],
    [df_type_3['Plan'].sum(), df_type_3['Fact'].sum()], 
    bottom=[df_type_1['Plan'].sum() + df_type_2['Plan'].sum(), df_type_1['Fact'].sum() + df_type_2['Fact'].sum()], 
    color='green', 
    label='type_3',
)
plt.legend()
plt.show()

通用实现方案（适配未知类别数量） #

方法1：利用Pandas内置绘图（最简洁） #

通过groupby分组求和后转置数据，直接调用Pandas的堆叠柱状图接口，无需手动处理堆叠逻辑：

import matplotlib.pyplot as plt

# 分组求和并转置，让索引为Plan/Fact，列为各融资类型
sum_df = df.groupby('financing_type')[['Plan', 'Fact']].sum().T

# 绘制堆叠柱状图
sum_df.plot(kind='bar', stacked=True, colormap='viridis')
plt.legend(title='financing_type')
plt.title('Plan/Fact 按融资类型堆叠求和')
plt.show()

方法2：手动Matplotlib循环（自定义性更强） #

如果需要灵活控制颜色、标签等细节，可通过循环遍历所有类别，维护bottom参数实现堆叠：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取所有不重复的融资类型
types = df['financing_type'].unique()
x_labels = ['Plan', 'Fact']
# 初始化堆叠底部为0
bottom = [0] * len(x_labels)
# 用颜色映射生成动态颜色（避免手动指定颜色）
colors = plt.cm.viridis([i/len(types) for i in range(len(types))])

for idx, t in enumerate(types):
    # 获取当前类型的求和值
    type_sum = df[df['financing_type'] == t][['Plan', 'Fact']].sum().values
    # 绘制当前层柱状图
    plt.bar(x_labels, type_sum, bottom=bottom, color=colors[idx], label=t)
    # 更新底部值，为下一层堆叠做准备
    bottom = [bottom[i] + type_sum[i] for i in range(len(bottom))]

plt.legend(title='financing_type')
plt.title('Plan/Fact 按融资类型堆叠求和')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Duncan