使用新的pandas版本（0.14.0或更高版本），下面的代码将工作。为了创建两个轴，我手动创建了两个matplotlib轴对象（ax和ax2），它们将用于两个条形图。
打印Dataframe时，可以使用ax=...选择轴对象。另外，为了防止两个图重叠，我修改了它们与position关键字参数对齐的位置，默认为0.5，但这意味着两个条形图重叠。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO

s = StringIO("""     amount     price
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059""")

df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter=' ', skipinitialspace=True)

fig = plt.figure() # Create matplotlib figure

ax = fig.add_subplot(111) # Create matplotlib axes
ax2 = ax.twinx() # Create another axes that shares the same x-axis as ax.

width = 0.4

df.amount.plot(kind='bar', color='red', ax=ax, width=width, position=1)
df.price.plot(kind='bar', color='blue', ax=ax2, width=width, position=0)

ax.set_ylabel('Amount')
ax2.set_ylabel('Price')

plt.show()

你只需要写：df.plot（kind= 'bar'，secondary_y= ' amount '）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO
s = StringIO("""     amount     price
A     40929   4066443
B     93904   9611272
C    188349  19360005
D    248438  24335536
E    205622  18888604
F    140173  12580900
G     76243   6751731
H     36859   3418329
I     29304   2758928
J     39768   3201269
K     30350   2867059""")
df = pd.read_csv(s, index_col=0, delimiter=' ', skipinitialspace=True)

_ = df.plot( kind= 'bar' , secondary_y= 'amount' , rot= 0 )
plt.show()

下面是另一个方法：

• 创建左轴中的所有条
• 通过改变它的transform属性将一些条移动到右边的坐标轴

代码如下：

import pylab as pl
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=["left", "right"])
df["left"] *= 100

ax = df.plot(kind="bar")
ax2 = ax.twinx()
for r in ax.patches[len(df):]:
    r.set_transform(ax2.transData)
ax2.set_ylim(0, 2);

下面是输出：

正如InLaw所提到的，你应该使用secondary_y = 'amount'
在这里补充他的答案是如何为两个轴设置ylabels：

df.plot.bar(figsize=(15,5), secondary_y= 'amount')

ax1, ax2 = plt.gcf().get_axes() # gets the current figure and then the axes

ax1.set_ylabel('price')

ax2.set_ylabel('amount')