如何用Matplotlib语法让Streamlit显示Pandas DataFrame水平堆叠条形图？

我用以下代码尝试在Streamlit中展示Pandas DataFrame的水平堆叠条形图：

fig, ax = plt.subplots()
ax = df.plot.barh(stacked=True)
st.pyplot(fig)

对应的DataFrame结构如下：

A     B     C     D      E
Cat1  5.3   NaN   NaN   NaN    NaN
Cat2  NaN   NaN   12.1  NaN    NaN
Cat3  NaN   NaN   NaN   3.4    4.5
Cat4  NaN   2.8   NaN   NaN    NaN                                       

目前遇到的问题：调用st.pyplot(fig)无法正常显示图形，但去掉fig参数直接调用st.pyplot()（渲染全局图形）能生成正常的堆叠条形图，不过会触发弃用警告。已确认Matplotlib生成图形本身无问题，问题出在Streamlit的图形显示环节，需要合适的Matplotlib语法解决。

解决方案 #

问题根源在于df.plot.barh(stacked=True)默认会创建新的Axes对象，而非复用你提前创建的ax，导致fig中未包含实际绘图内容。可以通过以下两种方式解决：

1. 指定Axes对象给Pandas绘图
   把提前创建的ax传给plot方法，强制绘图在该Axes上进行，确保fig正确包含图形：

   fig, ax = plt.subplots()
   df.plot.barh(stacked=True, ax=ax)
   st.pyplot(fig)
   

2. 从Axes获取对应Figure对象
   直接从Pandas绘图返回的Axes中提取其关联的Figure，再传给Streamlit：

   ax = df.plot.barh(stacked=True)
   st.pyplot(ax.figure)
   

这两种方式都能避免依赖全局图形，消除弃用警告，同时保证堆叠条形图正常显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben