针对你的需求，最简便的方法是在数据中插入空的“占位样本”，让这些占位样本的所有类别数值都为0，这样绘制堆叠柱状图时就会自动出现空白，完美区分不同样本组。下面是具体的实现思路和代码示例：

核心思路 #

1. 在需要分隔的位置（样本B与C之间、样本D与E之间）插入一个空的样本标签（比如空字符串）
2. 给这个空样本对应的所有数据列赋值为0，确保堆叠后是空白柱子
3. 绘图后可以根据需要调整x轴标签的显示（保留空标签或隐藏都可以，空标签本身就会形成视觉空白）

代码示例（基于Matplotlib + Pandas） #

假设你原来的代码是类似这样的百分比堆叠柱状图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据示例
data = pd.DataFrame({
    '类别1': [25, 30, 20, 15, 10],
    '类别2': [35, 30, 40, 45, 50],
    '类别3': [40, 40, 40, 40, 40]
}, index=['样本A', '样本B', '样本C', '样本D', '样本E'])

# 绘制原始百分比堆叠柱状图
ax = data.plot(kind='bar', stacked=True)
# 设置y轴为百分比格式
ax.set_yticklabels(['{:.0f}%'.format(x) for x in ax.get_yticks()])
plt.title("原始百分比堆叠柱状图")
plt.tight_layout()
plt.show()

修改后添加组间空白的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据
data = pd.DataFrame({
    '类别1': [25, 30, 20, 15, 10],
    '类别2': [35, 30, 40, 45, 50],
    '类别3': [40, 40, 40, 40, 40]
}, index=['样本A', '样本B', '样本C', '样本D', '样本E'])

# 1. 构造新的索引，插入空占位符分隔组
new_index = ['样本A', '样本B', '', '样本C', '样本D', '', '样本E']
# 2. 插入全0的占位行，然后按新索引重新排序
data.loc[''] = 0
new_data = data.reindex(new_index)

# 3. 绘制带组间空白的百分比堆叠柱状图
ax = new_data.plot(kind='bar', stacked=True)
# 设置y轴百分比格式
ax.set_yticklabels(['{:.0f}%'.format(x) for x in ax.get_yticks()])
# 可选：如果不想显示空标签，可以把空字符串替换成空格或者直接隐藏
ax.set_xticklabels([label if label != '' else ' ' for label in new_index])
plt.title("带组间空白的分组百分比堆叠柱状图")
plt.tight_layout()
plt.show()

为什么这个方法简便？ #

• 不需要手动调整x轴的刻度位置或间距，完全通过数据结构的小改动实现需求
• 代码改动极小，只需要几行代码插入占位样本，对原有绘图逻辑几乎没有影响
• 视觉效果清晰，空白的占位柱子自然分隔开不同的样本组

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1912925