我觉得这个问题一定有一个适用的副本，但我无法找到一个足够相关的副本来回答这个问题。
因此，解决这个问题最常用的方法可能是通过via将长格式数据重塑为宽格式数据 pivot 然后 DataFrame.plot :

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

df = pd.DataFrame({
    'month': ['Jan', 'Jan', 'Feb', 'Feb', 'March', 'March'],
    'cond.': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b'],
    'y': [4, 8, 2, 9, 3, 7]
})

df.pivot(index='month', columns='cond.', values='y').plot(kind='bar', rot=0)
plt.tight_layout()
plt.show()

有一个值得注意的问题是，x轴列的顺序不正确，因为它们是按字母顺序排列的，而不是按日期排序的。一种选择是 reindex 在策划之前。如果月份列是常规的，则会有更多选项，但由于它同时包含完整的月份名称和缩写，手动重新编制索引可能是最好的选项。

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

df = pd.DataFrame({
    'month': ['Jan', 'Jan', 'Feb', 'Feb', 'March', 'March'],
    'cond.': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b'],
    'y': [4, 8, 2, 9, 3, 7]
})

(
    df.pivot(index='month', columns='cond.', values='y')
        .reindex(['Jan', 'Feb', 'March'])  # Re-order so they appear correctly on x-axis
        .plot(kind='bar', rot=0)
)
plt.tight_layout()
plt.show()

seaborn在解决这类问题时非常受欢迎 hue 参数允许避免重塑步骤。另外 x 将按顺序出现在框架中，以便 reindex 也没有必要（假设数据在源 Dataframe 中以正确的顺序出现） sns.barplot :

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

sns.set_theme()  # (optional) Use seaborn theme
df = pd.DataFrame({
    'month': ['Jan', 'Jan', 'Feb', 'Feb', 'March', 'March'],
    'cond.': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b'],
    'y': [4, 8, 2, 9, 3, 7]
})

sns.barplot(data=df, x='month', y='y', hue='cond.')
plt.tight_layout()
plt.show()

使用“色调”属性进行分类也有效

import seaborn as sns
sns.barplot(data=df,x='Month',y='y',hue='Cond')

结果图