如何使用Matplotlib和Pandas基于UniqueID创建n系列堆叠图

要实现按UniqueID划分系列的堆叠图，核心是把每个UniqueID对应的Oil数据整理成独立的数值序列，传给stackplot作为不同的系列。下面是两种可行的修改方式：

方法一：数据透视法（推荐） #

先通过透视将每个UniqueID转为单独的列，自动对齐日期索引，再传入stackplot：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 对数据做透视处理：Date为索引，UniqueID为列，Oil为值，缺失值补0
pivoted_df = df.pivot(index='Date', columns='UniqueID', values='Oil').fillna(0)

fig, ax = plt.subplots()
# 横轴用透视后的Date索引，数值部分传入所有列的数值
sp = ax.stackplot(pivoted_df.index, pivoted_df.T.values)

# 添加图例对应每个UniqueID
ax.legend(pivoted_df.columns, title='UniqueID')
plt.show()

方法二：分组遍历法 #

如果不想修改数据结构，可以直接按UniqueID分组，提取每个组的Oil序列后传入：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots()
# 按UniqueID分组
groups = df.groupby('UniqueID')

# 提取每个组的Oil数据，整理成列表
oil_series = [group['Oil'].values for _, group in groups]
# 取统一的日期轴（需确保所有组日期范围一致）
dates = df['Date'].unique()
dates.sort()

# 用*解包列表，传入stackplot作为多个系列
sp = ax.stackplot(dates, *oil_series)

# 添加图例
ax.legend(groups.groups.keys(), title='UniqueID')
plt.show()

关键注意点 #

• stackplot要求每个系列对应一个独立的数值数组，因此必须将UniqueID对应的Oil数据拆分后传入。
• 所有系列的日期轴必须对齐，否则堆叠会错位，透视法会自动处理日期对齐，是更省心的选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jean. H