如何修改pandas.DataFrame.plot()堆叠柱状图的显示行为？

我用pandas的pd.DataFrame.plot方法绘制由.describe()生成的分位数表格，代码如下：

test = dict(df.groupby('symbol')['growth_%'].describe())
testdf = pd.DataFrame().from_dict(test)
testdf[['25%', '50%', '75%']].plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6));

当前50%分位数会因正负值分别叠加在25%分位数下方或75%分位数下方，导致柱状图长度受求和影响。我希望50%分位数始终处于25%和75%分位数中间，且不影响两者的柱状图长度，类似将其放在次坐标轴上。请问能否通过df.plot()实现该需求，还是需单独绘制次坐标轴？

直接用df.plot()的堆叠柱状图无法实现你要的效果——堆叠逻辑本质是数值累加，正负值会互相抵消或叠加，必然影响柱状图长度。必须通过单独绘制次坐标轴来达成需求，具体实现步骤如下：

1. 先绘制25%和75%的分组柱状图（不使用堆叠），用来展示分位数的区间范围：

ax = testdf[['25%', '75%']].plot(kind='bar', figsize=(10, 6), width=0.6)

2. 创建次坐标轴，绘制50%分位数的散点（用散点比折线更能突出中位数的位置）：

ax2 = ax.twinx()
testdf['50%'].plot(kind='scatter', ax=ax2, color='red', marker='o', s=100, zorder=5)

3. 调整图表样式，提升可读性：

# 设置坐标轴标签
ax.set_ylabel('25%/75% 分位数')
ax2.set_ylabel('50% 分位数')
# 配置图例位置
ax.legend(['25%', '75%'], loc='upper left')
ax2.legend(['50%'], loc='upper right')
# 对齐主次坐标轴范围，让中位数点落在25%和75%的视觉区间内
ax2.set_ylim(ax.get_ylim())

这样处理后，25%和75%的柱状图长度不受任何影响，50%分位数的点会精准对应每个symbol的位置，且视觉上处于两者的区间中间，完全符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者niche97