如何用Pandas分组绘制指定样式的堆叠柱状图？

需求说明 #

现有数据集包含日期、两类版本用户及对应花费，结构如下：

date_time   version_A   spend_A version_B   spend_B
2022-07-30  User1   39734.582   User1   15354.253
2022-07-30  User2   11720.6742  User2   3486.8551
... ... ... ... ...
2022-08-12  User5   111739.7095 User5   39797.8841

需要绘制的图表要求：

• X轴为date_time
• 每个日期对应两个并列的堆叠柱状图：分别展示spend_A和spend_B的总花费
• 每个堆叠柱内按version_A（与version_B用户一一对应）的不同用户拆分，用颜色区分

问题分析 #

直接使用Pandas的plot(kind='bar', stacked=True)会将spend_A和spend_B堆叠到同一柱形中，无法实现并列效果；简单分组后的图表可读性差，需要调整数据结构并手动控制绘图逻辑。

解决方案 #

步骤1：数据整理与聚合 #

先将宽表转换为适合堆叠绘图的结构，再按日期、类别、用户聚合总花费：

import pandas as pd

# 拆分spend_A和spend_B数据并合并为长表
df_a = df[['date_time', 'version_A', 'spend_A']].rename(columns={'version_A': 'user', 'spend_A': 'amount'})
df_a['category'] = 'spend_A'

df_b = df[['date_time', 'version_B', 'spend_B']].rename(columns={'version_B': 'user', 'spend_B': 'amount'})
df_b['category'] = 'spend_B'

df_long = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True)

# 按日期、类别、用户聚合求和
df_agg = pd.pivot_table(df_long, 
                        index='date_time', 
                        columns=['category', 'user'], 
                        values='amount', 
                        aggfunc='sum')

步骤2：绘制并列堆叠柱状图 #

使用Matplotlib手动控制柱子位置，实现spend_A和spend_B的并列堆叠效果：

import matplotlib.pyplot as plt

dates = df_agg.index.values
n_dates = len(dates)
width = 0.35  # 柱子宽度

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

# 绘制spend_A的堆叠柱（左列）
bottom_a = [0] * n_dates
for user in df_agg['spend_A'].columns:
    ax.bar(
        [i - width/2 for i in range(n_dates)],
        df_agg['spend_A'][user],
        width,
        bottom=bottom_a,
        label=f'spend_A - {user}'
    )
    bottom_a = [b + val for b, val in zip(bottom_a, df_agg['spend_A'][user])]

# 绘制spend_B的堆叠柱（右列）
bottom_b = [0] * n_dates
for user in df_agg['spend_B'].columns:
    ax.bar(
        [i + width/2 for i in range(n_dates)],
        df_agg['spend_B'][user],
        width,
        bottom=bottom_b,
        label=f'spend_B - {user}'
    )
    bottom_b = [b + val for b, val in zip(bottom_b, df_agg['spend_B'][user])]

# 配置图表样式
ax.set_xticks(range(n_dates))
ax.set_xticklabels(dates, rotation=45)
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('总花费')
ax.set_title('每日spend_A与spend_B用户堆叠花费对比')

# 调整图例位置避免遮挡
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.show()

效果说明 #

执行上述代码后，每个日期下会生成两个并列的堆叠柱：

• 左侧柱为spend_A的用户花费堆叠
• 右侧柱为spend_B的用户花费堆叠
  不同用户用不同颜色区分，清晰展示各维度的花费分布。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Geosphere