**简短回答：**可以这样做，但你必须修改你的DataFrame结构。
长答案：

必要的库：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Dataframe中的“Date”和“Shop”列不是数值。这意味着，您必须在没有它们的情况下构造图形，然后使用它们标记轴上的刻度。所以让firs压缩空图。这是您将需要的数据框架结构。

df = pd.DataFrame({"A": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0],"B": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]})

你需要按“商店”分组所有的值，并使用“商店”你的主变量！

# Setting length and wight of the bars
dx, dy = .9, .01

# prepare 3d axes
fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = Axes3D(fig)

# set bar positions on axes
xpos=np.arange(df.shape[0])
ypos=np.arange(df.shape[1])

# set the ticks in the middle of the bars
ax.set_xticks(xpos + dx/2)
ax.set_yticks(ypos + dy/2)

# create X, Y grid 
xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos)
xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()

# set the start of the bar to 0
zpos=np.zeros(df.shape).flatten()

# the bar heights these are the values under the column A and B
dz = df.values.ravel()

# ploting the barchart
ax.bar3d(xpos,ypos,zpos,dx,dy,dz)

# Labeling the ticks. For simplicity's sake I used lists for labeling but you can also iterate through columns "Date" and "Shop" to get the label values
ax.w_yaxis.set_ticklabels(["A", "B"])
ax.w_xaxis.set_ticklabels(["12/06/2020", "15/06/2020", "17/07/2020", "22/07/2020" ])

# Label the axes
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("Shop")
ax.set_zlabel("Success")

plt.show()

输出：

**完美！**正如你所看到的，我们的基地与商店A & B在一个轴和日期在另一个轴。现在我们可以将一些数据输入到原始DataFrame中并定义“Success”Z值。

df = pd.DataFrame({"a": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],"b": [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})

店铺越多，斧头就越多……

df = pd.DataFrame({"a": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],"b": [0.2, 0.3, 0.4, 0.5], "c": [0.1, 0.4, 0, 1.4]})

您可以使用传统参数（如“alpha=”和“color=”）来设置条形图的样式，但请记住，您有多个列，因此必须为每个参数提供列表，而不是单个值。
Cheers：）