基于两个DataFrame绘制Matplotlib堆叠柱状图的问题咨询

嘿，我来帮你搞定这个堆叠柱状图的问题！其实完全不用把DataFrame转成列表，Matplotlib和Pandas配合得非常顺畅，直接用DataFrame的数据就能轻松实现堆叠效果。我给你分两种常见场景来讲解，你可以根据自己的需求选：

场景1：同一类别下堆叠两个DataFrame的数据 #

假设你的两个DataFrame有着相同的索引（也就是x轴的类别），比如一个是"基础数据"，一个是"额外数据"，要把它们叠在同一个柱子里：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# 先构造示例DataFrame（替换成你自己的数据）
df_base = pd.DataFrame(
    {'产品A': [120, 150, 180], '产品B': [90, 110, 130]},
    index=['Q1', 'Q2', 'Q3']
)
df_extra = pd.DataFrame(
    {'产品A': [30, 40, 50], '产品B': [20, 25, 30]},
    index=['Q1', 'Q2', 'Q3']
)

# 设置x轴位置和柱子宽度
x = np.arange(len(df_base.index))
bar_width = 0.4

# 先画底部的基础数据，再叠加上额外数据
bottom = np.zeros(len(x))  # 初始底部为0

# 遍历df_base的列，画出基础层
for col in df_base.columns:
    plt.bar(x, df_base[col], bar_width, bottom=bottom, label=f'基础 - {col}')
    bottom += df_base[col]  # 更新底部位置，为下一层做准备

# 遍历df_extra的列，堆叠在基础层之上
for col in df_extra.columns:
    plt.bar(x, df_extra[col], bar_width, bottom=bottom, label=f'额外 - {col}')
    bottom += df_extra[col]

# 美化图表
plt.xticks(x, df_base.index)  # 设置x轴标签为类别
plt.title('季度产品销量（基础+额外）')
plt.ylabel('销量')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()

场景2：两组独立的堆叠柱状图（对比两个DataFrame） #

如果想把两个DataFrame作为独立的组（比如"2023年"和"2024年"），每组内部是堆叠的，只需要把两组柱子的x轴位置错开：

# 沿用上面的示例DataFrame，假设df_base是2023年，df_extra是2024年
x1 = x - bar_width/2  # 第一组柱子的位置
x2 = x + bar_width/2  # 第二组柱子的位置

# 画2023年的堆叠柱
bottom_2023 = np.zeros(len(x))
for col in df_base.columns:
    plt.bar(x1, df_base[col], bar_width, bottom=bottom_2023, label=f'2023 - {col}')
    bottom_2023 += df_base[col]

# 画2024年的堆叠柱
bottom_2024 = np.zeros(len(x))
for col in df_extra.columns:
    plt.bar(x2, df_extra[col], bar_width, bottom=bottom_2024, label=f'2024 - {col}')
    bottom_2024 += df_extra[col]

# 美化图表
plt.xticks(x, df_base.index)
plt.title('2023 vs 2024 季度产品销量')
plt.ylabel('销量')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()

关键注意事项 #

• 索引对齐：两个DataFrame的索引必须完全一致，不然x轴的类别会对应混乱；
• bottom参数：这个是实现堆叠的核心，它接受和柱子长度相同的数组，直接用DataFrame的列（比如df_base[col]）就行，根本不用转成列表；
• 柱子宽度：如果是两组对比的情况，宽度要设置合理，避免柱子重叠。

如果你的图表还是不显示，大概率是没加plt.show()，或者DataFrame的结构有问题（比如索引不对齐），可以检查一下这两点~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DatCra