使用Pandas绘制堆叠柱状图：按名称分组、年份分层并标注数据包数

先明确你的需求：基于给定的长格式DataFrame，绘制以name为X轴、year作为堆叠分层、每个堆叠块标注对应total packets数值的堆叠柱状图。你之前的代码思路偏了——你是按列统计类别出现的次数，但我们需要的是把数据转换成宽表后做堆叠可视化，还要添加数值标注。

正确实现步骤 #

1. 数据预处理：将长表转为宽表

首先要把原始的长格式DataFrame转换成宽格式，让每个name作为行索引，每个year作为列，对应的值为total packets，缺失的年份用0填充（避免出现空堆叠块）：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造原始DataFrame
data = {
    'name': ['pak', 'pak', 'pak', 'ind', 'ind', 'afg', 'afg', 'afg'],
    'year': [2016, 2018, 2022, 2019, 2021, 2017, 2018, 2022],
    'total packets': [4, 18, 5, 10, 9, 2, 32, 31]
}
old_df = pd.DataFrame(data)

# 透视转换：name为行，year为列，值为total packets，缺失值填充0
pivot_df = old_df.pivot(index='name', columns='year', values='total packets').fillna(0)

2. 绘制基础堆叠柱状图

用透视后的宽表直接绘制堆叠柱状图：

ax = pivot_df.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6))
plt.title('Total Packets by Country and Year')
plt.xlabel('Country Name')
plt.ylabel('Total Packets')
plt.legend(title='Year')

3. 给每个堆叠块添加数值标注

遍历图表中的每个堆叠片段，计算中心位置并标注对应的total packets数值：

# 遍历所有堆叠块
for p in ax.patches:
    width, height = p.get_width(), p.get_height()
    if height > 0:  # 跳过数值为0的空堆叠块
        x_pos, y_pos = p.get_xy()
        # 在块中心位置添加文本
        ax.text(x_pos + width/2, 
                y_pos + height/2, 
                f'{int(height)}',  # 转为整数显示更清晰
                ha='center', 
                va='center')
plt.show()

为什么你的原始代码没达到预期？ #

你之前的代码是对每一列分组统计类别出现的次数，本质是计算各列的类别频率，和我们需要的展示不同年份的total packets堆叠数值逻辑完全不符。比如你对name分组统计的是每个国家在原始数据中出现的次数，而不是对应的total packets数值，自然出不来想要的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jlow