如何将DataFrame列名设为柱状图X轴，实现非堆叠叠加分组柱状图？

给定的Pandas DataFrame #

import pandas as pd

data = {'name': ['Bob', 'Chuck', 'Daren', 'Elisa'],
        '100m': [19, 14, 12, 11],
        '200m': [36, 25, 24, 24],
        '400m': [67, 64, 58, 57],
        '800m': [117, 120, 123, 121]}

df = pd.DataFrame(data)

对应的表格展示：

需求 #

• 绘制柱状图：Y轴为时间（各赛事的数值），X轴为赛事名称（100m、200m、400m、800m），用name列的不同个体作为颜色区分
• 要求柱子是叠加并排显示（同一赛事下的柱子挨在一起，不是堆叠在同一位置），但Seaborn和Matplotlib没有直接实现该样式的功能，需要手动处理

解决方案 #

要实现这种并排分组的柱状图，关键是给每个个体的柱子设置不同的X轴偏移量，让它们在同一赛事位置上错开排列。具体代码如下：

步骤1：转换数据格式（宽表转长表） #

先把原数据转成适合分组处理的长格式：

df_melted = df.melt(id_vars='name', var_name='event', value_name='time')

步骤2：手动绘制并排柱状图 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 获取赛事和人员列表
events = df['100m':'800m'].columns.tolist()
names = df['name'].tolist()
event_count = len(events)
name_count = len(names)

# 设置柱子宽度和偏移量
bar_width = 0.2
base_x = np.arange(event_count)  # 每个赛事的基础X坐标

plt.figure(figsize=(10, 6))

# 循环绘制每个人的柱子
for idx, name in enumerate(names):
    # 获取当前人员的所有赛事时间
    person_times = df[df['name'] == name].iloc[0, 1:].tolist()
    # 计算当前柱子的X位置（基础坐标 + 偏移）
    plt.bar(base_x + idx * bar_width, person_times, width=bar_width, label=name)

# 设置轴标签和刻度
plt.xlabel('赛事')
# 让X轴刻度居中在每组柱子中间
plt.xticks(base_x + bar_width * (name_count - 1)/2, events)
plt.ylabel('时间')
plt.title('不同人员各赛事用时对比')
plt.legend(title='姓名')
plt.tight_layout()
plt.show()

效果说明 #

这段代码会在每个赛事对应的X轴位置，并排显示4个不同颜色的柱子（对应4个人），完全实现你要的叠加而非堆叠的样式，同时颜色区分个体，符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者You_Donut