如何使用df.groupby.plot.bar将3个柱状图横向并排展示？

你可以通过matplotlib的subplots创建子图布局，然后将每个pandas绘制的柱状图指定到对应的子图axes上，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建1行3列的子图布局，获取画布和axes数组
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(15, 5))

# 第一个柱状图绘制到第一个axes
df.groupby([df.col1, pd.cut(df.col2, [0,1,2])]).col2.mean().plot.bar(ax=axes[0])
axes[0].set_title('第一个子图')
axes[0].set_xlabel('分组')
axes[0].set_ylabel('均值')

# 第二个柱状图绘制到第二个axes
df1.groupby([df1.col1, pd.cut(df1.col2, [0,1,2])]).col2.mean().plot.bar(ax=axes[1])
axes[1].set_title('第二个子图')
axes[1].set_xlabel('分组')

# 第三个柱状图绘制到第三个axes
df2.groupby([df2.col1, pd.cut(df2.col2, [0,1,2])]).col2.mean().plot.bar(ax=axes[2])
axes[2].set_title('第三个子图')
axes[2].set_xlabel('分组')

# 自动调整布局，避免标签重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

关键说明： #

• subplots(nrows=1, ncols=3) 创建1行3列的子图网格，axes是包含3个axes对象的数组，对应三个子图位置
• 每个plot.bar()通过ax参数指定目标axes，实现三个图横向并排
• figsize可根据需求调整画布尺寸，保证图表显示清晰
• tight_layout()自动调整子图间距，防止标题、坐标轴标签互相重叠

另外注意你原代码里的pd.cut[0,1,2]是语法错误，正确写法为pd.cut(目标列, [0,1,2])，上述代码已修正该问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jds