Plotly堆叠柱状图实现单柱内从大到小（底部最大）单独排序的方法

我完全懂你的困扰——Plotly Express确实没给px.bar加直接控制单堆排序的参数，用常规的sort_values也没法直接对每行单独排序。不过咱们可以换个思路，从数据预处理阶段入手，把每个资源（Resource）对应的技术（Technology）按数值从大到小排好序，再传给Plotly绘图就行，具体步骤如下：

核心思路 #

Plotly的堆叠顺序是跟着数据中类别出现的顺序走的，所以我们只需要：

• 把宽格式的聚合数据转成长格式
• 按每个Resource分组，对组内的Prod_Con_GWh_per_Yr做降序排序
• 用排序后的长格式数据绘图，就能实现每个堆叠单独从大到小排列（大的在底部）

修改后的完整代码 #

把你原来的代码里的绘图部分替换成下面的逻辑就行，我把完整流程整合好了：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 你的原始数据处理部分保持不变
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=0)

resources_to_plot = ['Elec (Grid)','Heat (Dom)', 'Heat (Com)','Heat (Ind - LT)', 'Heat (Ind)']
df_filtered = df[(df['Scenario'] == 'Case1c') & (df['Resource'].isin(resources_to_plot)) & (df['Prod_Con_GWh_per_Yr'] > 0)]
aggregated_data = df_filtered.groupby(['Resource','Technology'])['Prod_Con_GWh_per_Yr'].sum().unstack()

ordered_resources = ['Elec (Grid)', 'Heat (Dom)', 'Heat (Com)', 'Heat (Ind - LT)', 'Heat (Ind)']
aggregated_data = aggregated_data.reindex(ordered_resources)

# 新增：数据转长格式并按每个Resource单独降序排序
# 转长格式，把每个Technology的数值拆成单独行
long_format_data = aggregated_data.reset_index().melt(
    id_vars='Resource',
    var_name='Technology',
    value_name='Prod_Con_GWh_per_Yr'
)
# 过滤掉可能的0值（可选，因为你之前已经过滤过Prod_Con_GWh_per_Yr > 0）
long_format_data = long_format_data[long_format_data['Prod_Con_GWh_per_Yr'] > 0]
# 按Resource分组，每组内按数值从大到小排序
sorted_long_data = long_format_data.groupby('Resource', group_keys=False).apply(
    lambda group: group.sort_values(by='Prod_Con_GWh_per_Yr', ascending=False)
)

# 用排序后的长数据绘制堆叠柱状图
fig = px.bar(
    sorted_long_data,
    x='Resource',
    y='Prod_Con_GWh_per_Yr',
    color='Technology',
    title='Title',
    labels={'Prod_Con_GWh_per_Yr': 'Prod_Con_GWh_per_Yr', 'Technology': 'Technology'},
    barmode='stack'
)

fig.show()

关键说明 #

• 你之前尝试的sort_values是针对整个DataFrame的列排序，而我们这里用groupby('Resource').apply(...)是对每个资源对应的技术组单独排序，完美匹配你“每行单独排序”的需求。
• 转长格式后用color指定Technology类别，比直接传y列列表更灵活，也能让Plotly严格按照我们排序后的顺序来堆叠柱子，确保每个堆叠的底部都是当前资源下数值最大的技术。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Peter James