如何基于DataFrame按年份聚合后绘制分组柱状图？

问题出在你没有先对数据按年份分组求和，直接用原始月度数据绘图，导致X轴挤满了所有月份，才出现拥挤的情况。按以下步骤修改即可：

1. 数据预处理：提取年份并按年度求和 #

先把Create Date列转为日期格式，提取年份作为分组依据，再对每个年份的count1-count4列求和：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载你的数据（示例数据与你提供的一致）
data = {
    'Create Date': ['2018-01', '2018-02', '2018-08', '2019-03', '2019-06', '2019-07', '2020-01', '2020-02', '2020-03', '2021-01', '2021-02', '2021-03', '2022-01', '2022-02', '2022-03'],
    'count1': [12,11,12,13,15,16,12,12,12,11,12,11,17,18,19],
    'count2': [21,25,26,28,22,25,25,23,26,28,29,22,21,23,23],
    'count3': [12]*15,
    'count4': [123,145,145,334,345,165,178,178,187,146,123,189,167,166,123]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换日期格式并提取年份
df['Create Date'] = pd.to_datetime(df['Create Date'])
df['Year'] = df['Create Date'].dt.year

# 按年份分组求和，仅保留count系列列
df_yearly = df.groupby('Year')[['count1', 'count2', 'count3', 'count4']].sum()

2. 绘制分组柱状图 #

用处理后的年度求和数据绘图，X轴会只显示2018-2022五个年份，每个年份下的四个柱子清晰对应各count列的年度总和：

df_yearly.plot.bar(figsize=(10,6), logy=True)
plt.xticks(rotation=0)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('求和值（对数刻度）')
plt.title('各年度count指标求和对比')
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.tight_layout()  # 自动调整布局，避免图例或标签被截断
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mikasa