使用Plotly绘制跨日期多标识符的分组堆叠条形图

你需要的是分组+堆叠组合型条形图，不需要复杂自定义开发，按以下步骤实现即可： #

1. 数据预处理 #

原始数据的date_time是分钟级时间戳，首先要提取日期维度做一级分组，再按「日期、传感器ID、u_code」三个维度聚合统计计数，作为条形的高度值：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 转换时间格式，提取纯日期字段
df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'], format='%d-%m-%Y %H:%M')
df['date'] = df['date_time'].dt.date.astype(str)

# 聚合统计各维度下的记录数
plot_df = df.groupby(['date', 'sensor_id', 'u_code'], as_index=False)['u_code'].count().rename(columns={'u_code':'record_cnt'})

2. 绘图核心代码 #

调用Plotly Express条形图接口，通过多层x轴分类实现日期大分组、传感器子分组，再开启堆叠模式即可：

fig = px.bar(
    plot_df,
    # x轴传两层分类：第一层为日期（大组），第二层为传感器ID（同日期下的独立柱）
    x=[plot_df['date'], plot_df['sensor_id']],
    y='record_cnt',
    color='u_code',  # 按u_code区分堆叠层颜色
    barmode='stack',# 同传感器下的u_code数值堆叠展示
    hover_data=['sensor_id', 'u_code', 'record_cnt'] # 自定义悬浮提示内容
)

# 调整布局优化展示效果
fig.update_layout(
    xaxis_title='统计日期/传感器ID',
    yaxis_title='记录数量',
    bargap=0.35,     # 不同日期大分组之间的间距
    bargroupgap=0.1, # 同日期下不同传感器柱之间的间距
    legend_title='u_code类型'
)

fig.show()

可调参数说明 #

• 如果不需要双层x轴标签，可以手动更新x轴刻度文本，把传感器ID和日期合并为单标签显示
• 自定义配色可传入color_discrete_map参数，指定每个u_code对应的显示颜色
• 调整柱宽度、间距直接修改bargap和bargroupgap的数值即可，数值越大间距越宽
• 生成的图表默认保留Plotly所有交互能力：点击图例可筛选显示指定u_code、支持区域缩放、图片导出等操作

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aj7amigo