如何在Matplotlib中以blocked_*列为X轴绘制多柱状图？

问题背景 #

现有如下pandas DataFrame：

workflow  blocked_14  blocked_7  blocked_5  blocked_2  blocked_1
au_in_service_order_response      au_in_service_order_response       12.00      11.76      15.38       25.0        0.0
au_in_cats_sync_billing_period  au_in_cats_sync_billing_period        3.33       0.00       0.00        0.0        0.0
au_in_MeterDataNotification        au_in_MeterDataNotification        8.70       0.00       0.00        0.0        0.0

需要创建柱状图，将blocked_14、blocked_7等blocked_*列作为X轴，每个X轴类别下显示对应三个工作流的数值。尝试df.plot(x='workflow', kind='bar')会把工作流放在X轴，不符合需求；而使用df.plot(x=['blocked_14','blocked_7',...], kind='bar')时触发报错：

ValueError: x must be a label or position

解决方案 #

核心思路是转置DataFrame，让blocked_*列成为行索引（即X轴类别），工作流成为列（即每个X位置的分组柱子）。具体步骤如下：

1. 清理数据（移除重复的workflow列，原DataFrame的索引已对应工作流名称）：

# 移除重复的workflow列
df_clean = df.drop('workflow', axis=1)

2. 转置数据结构：

# 转置后，行变为blocked_*，列变为各个工作流
df_transposed = df_clean.T

3. 绘制柱状图：

# 绘制分组柱状图，X轴为blocked_*，每个位置对应三个工作流的数值
ax = df_transposed.plot(kind='bar', figsize=(10, 6))

# 可选：添加标签和标题
ax.set_xlabel('阻塞周期')
ax.set_ylabel('数值')
ax.set_title('各工作流在不同阻塞周期的数值')
ax.legend(title='工作流')

如果原DataFrame的workflow列不是重复值，而是需要保留的标识，可先将其设为索引再转置：

# 将workflow设为索引
df.set_index('workflow', inplace=True)
# 转置并绘图
df.T.plot(kind='bar')

错误原因说明 #

df.plot()的x参数仅支持单个列名或位置，不能传入列名列表。通过转置数据，我们把需要作为X轴的blocked_*转换为行索引，而pandas的plot.bar()默认将行索引作为X轴，完美匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PrimuS