如何绘制带双Y轴的分组并列柱状图（dodged barplot）

需求说明 #

• 每个区域旁并列展示收入与人口的柱状图
• 针对人口（万级）和收入（十位数）的量级差异，使用双Y轴适配
• 在每个柱状图顶部标注对应数值

实现代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 准备数据
data = pd.DataFrame({'region': ['A', 'B', 'C'],
        'population': [1000, 2000, 30000],
        'income': [40, 50, 60]})

# 设置柱状图宽度，确保并列显示
bar_width = 0.35
x = range(len(data['region']))

# 创建画布和主坐标轴（对应收入）
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 5))

# 绘制收入柱状图（主Y轴）
bars1 = ax1.bar([i - bar_width/2 for i in x], data['income'], width=bar_width, label='收入', color='#1f77b4')
# 给收入柱子添加顶部数值标签
for bar in bars1:
    height = bar.get_height()
    ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
             f'{height}',
             ha='center', va='bottom')

# 配置主Y轴属性
ax1.set_xlabel('区域')
ax1.set_ylabel('收入')
ax1.set_xticks(x)
ax1.set_xticklabels(data['region'])
ax1.legend(loc='upper left')

# 创建次坐标轴（对应人口）
ax2 = ax1.twinx()
# 绘制人口柱状图（次Y轴）
bars2 = ax2.bar([i + bar_width/2 for i in x], data['population'], width=bar_width, label='人口', color='#ff7f0e')
# 给人口柱子添加顶部数值标签
for bar in bars2:
    height = bar.get_height()
    ax2.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
             f'{height}',
             ha='center', va='bottom')

# 配置次Y轴属性
ax2.set_ylabel('人口')
ax2.legend(loc='upper right')

# 调整布局避免标签重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

代码说明 #

1. 并列柱状图实现：通过调整两组柱子的x轴偏移量（i - bar_width/2和i + bar_width/2），实现同一区域下收入与人口柱子的并排展示
2. 双Y轴适配：利用twinx()创建次坐标轴，分别承载量级差异极大的收入（左轴）和人口（右轴）数据，避免单轴下的展示失真
3. 顶部数值标注：遍历每个柱状图对象，调用text()方法在柱子顶部添加对应数值，让数据展示更直观

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zesla