看起来您可能需要groupby.sum，然后是plot.bar：

df.groupby('label').sum().plot.bar()

• 注意：如果您需要比例，请使用df.groupby('label').mean().plot.bar()。*

输出：

如果我没理解错的话，你可能是在找这样的东西：

import matplotlib.pyplot as plt

X_axis = [int(x) for x in df['labels']]
cols = df.drop(['labels'], axis=1).columns
width = 0.25
color_dict = {0: 'red', 1: 'blue', 2: 'green'}
for i, c in enumerate(cols):
  plt.bar(0 + width*(i - len(cols)//2), len(df[(df['labels'] == 0) & (df[c] == 1)]), width, color=color_dict[i%len(cols)], label=c)
  plt.bar(1 + width*(i - len(cols)//2), len(df[(df['labels'] == 1) & (df[c] == 1)]), width, color=color_dict[i%len(cols)], label=c)
plt.xticks(X_axis, df['labels'])

handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = dict(zip(labels, handles))
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())

对于您提供的数据，结果应如下所示