如何用Pandas实现按星期分组的年度堆叠柱状图并列展示？

• 需绘制两组堆叠柱状图：每组内为对应年份各月数据堆叠，两组（2022/2023年）按星期几分组并列展示
• 原始数据：

size_array = ("sun", "mon", "tue", "wed", "thr", "fri",)
jan_2022 = [11,12,11,14,18,24]
feb_2022 = [3,3,3,5,7,11]
mar_2022 = [2,2,7,32,103,242]
apr_2022 = [13,13,13,13,13,13]

jan_2023 = [10,11,12,15,16,27]
feb_2023 = [4,3,4,6,8,13]
mar_2023 = [3,4,7,41,145,351]
apr_2023 = [10,9,9,10,9,9]

• 尝试代码未得到期望效果：

df1 = pd.DataFrame({"Jan (2022)":jan_2022, "Feb (2022)":feb_2022, "March (2022)":mar_2022, "April (2022)":apr_2022}, index=size_array)
df1.plot.bar(stacked=True, rot=0, width=0.5, color=plt.cm.Pastel1(np.linspace(0,1,8)))

df2 = pd.DataFrame({"Jan (2023)":jan_2023, "Feb (2023)":feb_2023, "March (2023)":mar_2023, "April (2023)":apr_2023}, index=size_array)
df2.plot.bar(stacked=True, rot=0, width=0.5, color=plt.cm.Pastel1(np.linspace(0,1,8)))

df4 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=False)
ax = df4.plot.bar(rot=0, width=0.5, color=plt.cm.Pastel1(np.linspace(0,1,8)))

• 期望效果：
  1. 2022年各月数据堆叠为单个柱，2023年各月数据同理堆叠
  2. 同一星期的2022/2023堆叠柱并列展示

要实现堆叠+并列的组合柱状图，需调整数据结构并手动控制柱子位置，完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 原始数据
size_array = ("sun", "mon", "tue", "wed", "thr", "fri",)
jan_2022 = [11,12,11,14,18,24]
feb_2022 = [3,3,3,5,7,11]
mar_2022 = [2,2,7,32,103,242]
apr_2022 = [13,13,13,13,13,13]

jan_2023 = [10,11,12,15,16,27]
feb_2023 = [4,3,4,6,8,13]
mar_2023 = [3,4,7,41,145,351]
apr_2023 = [10,9,9,10,9,9]

# 整理为多层列索引DataFrame，方便按年份/月份提取数据
data_2022 = pd.DataFrame([jan_2022, feb_2022, mar_2022, apr_2022], 
                         index=["Jan", "Feb", "Mar", "Apr"], columns=size_array).T
data_2023 = pd.DataFrame([jan_2023, feb_2023, mar_2023, apr_2023], 
                         index=["Jan", "Feb", "Mar", "Apr"], columns=size_array).T
df = pd.concat([data_2022, data_2023], axis=1, keys=["2022", "2023"])

# 设置柱子宽度与x轴位置
width = 0.35
x = np.arange(len(size_array))

# 创建画布与轴对象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))

# 绘制2022年堆叠柱
bottom_2022 = np.zeros(len(size_array))
for month in df["2022"].columns:
    ax.bar(x - width/2, df["2022"][month], width, bottom=bottom_2022, label=f"2022 - {month}")
    bottom_2022 += df["2022"][month]

# 绘制2023年堆叠柱
bottom_2023 = np.zeros(len(size_array))
for month in df["2023"].columns:
    ax.bar(x + width/2, df["2023"][month], width, bottom=bottom_2023, label=f"2023 - {month}")
    bottom_2023 += df["2023"][month]

# 美化图表
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(size_array)
ax.set_xlabel("星期几")
ax.set_ylabel("数值")
ax.set_title("2022与2023年各月数据按星期堆叠对比")
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc="upper left")

plt.tight_layout()
plt.show()

代码说明 #

• 用多层列索引整合两年数据，便于批量提取年份/月份维度的数据
• 通过x - width/2和x + width/2分别定位2022/2023年的柱子，实现并列效果
• 利用bottom参数累计各月数据，完成堆叠效果
• 调整图例位置避免遮挡图表，优化整体布局

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yolo_ML