如何高效绘制按hue分组的堆叠柱状计数图？

嘿，我太懂你想要的效果了——默认的sns.countplot用hue参数时确实是并列展示分组计数，要改成堆叠来快速对比总计的话，不用折腾复杂的自定义聚合，有两种更简洁的实现方式：

方法1：用Matplotlib的bottom参数手动堆叠（兼容所有Seaborn版本） #

先通过交叉表统计好各组的计数，再循环用Matplotlib的bar函数，利用bottom参数实现堆叠，同时可以复用Seaborn的调色板保持风格一致：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载泰坦尼克数据集
df = sns.load_dataset('titanic')

# 生成交叉表，得到[survived, class]对应的计数矩阵
counts = pd.crosstab(df['survived'], df['class'])

# 调用Seaborn默认调色板，保证和countplot风格统一
colors = sns.color_palette()

# 初始化bottom数组，用于记录每一层柱子的底部位置
bottom = [0, 0]

# 循环每个舱位等级，绘制堆叠柱状图
for idx, cls in enumerate(counts.columns):
    plt.bar(
        x=counts.index, 
        height=counts[cls], 
        bottom=bottom, 
        color=colors[idx], 
        label=cls
    )
    # 更新bottom，把当前层的计数加到下一层的底部
    bottom += counts[cls].values

# 美化图表细节
plt.xlabel('Survived')
plt.ylabel('Total Count')
plt.title('Stacked Survival Count by Passenger Class')
plt.legend(title='Passenger Class')
plt.xticks(ticks=[0, 1], labels=['Did Not Survive', 'Survived'])
plt.show()

方法2：用Seaborn的histplot快速实现（Seaborn 0.11+版本支持） #

Seaborn从0.11版本开始，histplot新增了multiple参数，直接设置multiple="stack"就能实现堆叠效果，比手动堆叠更省心：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = sns.load_dataset('titanic')

# 使用histplot，设置stat="count"确保统计计数，multiple="stack"开启堆叠
sns.histplot(
    data=df,
    x='survived',
    hue='class',
    multiple='stack',
    stat='count',
    shrink=0.8  # 调整柱子宽度，和countplot的视觉效果更接近
)

# 调整图表标签和刻度
plt.xlabel('Survived')
plt.ylabel('Total Count')
plt.title('Stacked Survival Count by Passenger Class')
plt.xticks(ticks=[0, 1], labels=['Did Not Survive', 'Survived'])
plt.show()

这个方法本质是用histplot模拟countplot的计数功能，同时借助multiple参数实现堆叠，代码量少很多，而且完全贴合Seaborn的使用习惯。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcello