我不知道有什么简单的方法可以做到这一点。也就是说，我能够得到期望的结果（至少我认为你期望的结果是这样的）。
首先，我为每一行创建了一个numpy数组的排序索引。然后，我循环遍历数据框（通常是不好的做法），并创建了堆叠条形图。堆叠是通过首先根据排序对行进行排序并计算累积和来完成的，确保从0开始并忽略最后一个值以设置每个条形的底部。然后通过排序设置颜色，以确保每个循环中每列的颜色都相同。
由于这种“黑客”方法，您还需要创建一个自定义图例，我按照matplotlib tutorial的方法完成了这一操作。我还必须将图例移到外面，这样它就不会阻塞数据，我在this answer之后这样做了。对于刻度线，我将其设置为以"hourXX"表示相应的小时，其中"XX"是从01开始的0填充数字。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Patch
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(10)

bz = ["NO1", "NO2", "NO3", "NO4", "NO5", "DK1",
      "DK2", "FI", "SE1", "SE2", "SE3", "SE4"]
df = pd.DataFrame(columns=bz,
                  index=range(0, 24, 1),
                  data=rng.integers(0, 100, size=(24, 12)))
sorted_indices = np.argsort(-df).to_numpy()

cmap = plt.get_cmap("tab20")
fig, ax = plt.subplots()
for index, row in df.iterrows():
    row = row.iloc[sorted_indices[index]]
    bottoms = np.hstack(([0], np.cumsum(row)[:-1]))
    ax.bar(index, row, bottom=bottoms, color=cmap(sorted_indices[index]))

ticks = [f"hour{n:02}" for n in range(1, len(df)+1)]
ax.set_xticks(np.arange(len(df)), ticks, rotation=90)

legend_elements = []
for index, name in enumerate(bz):
    legend_elements.append(Patch(facecolor=cmap(index), label=name))

ax.legend(handles=legend_elements, bbox_to_anchor=(1.04, 1), loc="upper left")
fig.tight_layout()
fig.show()

字符串

的数据

IIUC，您需要创建一个包含排序列的新DataFrame，然后绘制：

>>> pd.concat([df[col].sort_values(ignore_index=True) for col in df.columns],axis=1).plot.bar(stacked=True)

字符串

的数据