Python堆叠柱状图实现：如何按年份列堆叠展示全年日期数据？

• 分组逻辑错误：你写的groupby([data['Year']=='2019']['Day'])是错误写法，无法实现“筛选对应年份数据后按Day分组”的需求，会导致分组键异常引发报错。
• 未配置堆叠参数：连续调用两次bar函数只会让柱状图重叠，而非堆叠，必须通过bottom参数指定上层柱状图的底部为下层的高度。
• 数据未对齐：如果某年份部分日期没有数据，分组后会丢失这些日期，导致两个年份的Day序列不匹配，绘制时x轴会出现错位。

方法1：筛选年份+补全缺失日期（手动控制堆叠） #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 正确筛选年份后按Day分组统计
b2020 = data[data['Year'] == 2020].groupby(['Day'], as_index=False, sort=False).agg(Count=('Day', 'size'))
b2019 = data[data['Year'] == 2019].groupby(['Day'], as_index=False, sort=False).agg(Count=('Day', 'size'))

# 生成1-365天的完整序列，补全缺失日期的Count为0
all_days = pd.DataFrame({'Day': range(1, 366)})
b2020 = all_days.merge(b2020, on='Day', how='left').fillna(0)
b2019 = all_days.merge(b2019, on='Day', how='left').fillna(0)

plt.figure(figsize=(20,4))
# 先绘制2020年数据作为底层（蓝色）
plt.bar(x=b2020['Day'], height=b2020['Count'], color='b', label='2020')
# 绘制2019年数据，bottom参数指定以2020的数值为底部，实现堆叠（红色）
plt.bar(x=b2019['Day'], height=b2019['Count'], color='r', bottom=b2020['Count'], label='2019')

plt.xlabel('Day of Year')
plt.ylabel('Count')
plt.legend()
plt.show()

方法2：分组转宽格式（更简洁的堆叠实现） #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 按Year和Day分组统计，转成宽格式（列对应年份，行对应日期）
day_year_count = data.groupby(['Year', 'Day'], as_index=False).agg(Count=('Day', 'size')).pivot(index='Day', columns='Year', values='Count').fillna(0)
# 确保覆盖全年1-365天，缺失日期补0
day_year_count = day_year_count.reindex(range(1, 366), fill_value=0)

plt.figure(figsize=(20,4))
# 直接绘制堆叠柱状图，指定对应颜色
day_year_count.plot(kind='bar', stacked=True, color={'2020':'b', '2019':'r'}, ax=plt.gca())

plt.xlabel('Day of Year')
plt.ylabel('Count')
plt.legend(title='Year')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者afroduck