假设有3列，你可以ffill缺失值，然后pivot和plot.bar：

(df.replace('', np.nan).ffill()
   .pivot(index='Class', columns='Grade', values='Count')
   .plot.bar(stacked=True)
)

如果您有一个包含单列的MultiIndex，则可以是unstack或：

(df.reset_index()
   .pivot(index='Class', columns='Grade', values='Count')
   .plot.bar(stacked=True)
)

输出量：

使用的输入：

Class Grade  Count
0    One     A      5
1            B      6
2            C      5
3    Two     A      4
4            B      3
5            C      4
6  Three     A      7
7            B      3
8            C      2

因为有Multiindex，所以使用Series.unstack来整形DataFrame.plot.bar：

df['Count'].unstack().plot.bar(stacked=True)

数据类型：

print (df)
             Count
Class Grade       
One   A          5
      B          6
      C          5
Two   A          4
      B          3
      C          4
Three A          7
      B          3
      C          2
print (df.index)
MultiIndex([(  'One', 'A'),
            (  'One', 'B'),
            (  'One', 'C'),
            (  'Two', 'A'),
            (  'Two', 'B'),
            (  'Two', 'C'),
            ('Three', 'A'),
            ('Three', 'B'),
            ('Three', 'C')],
           names=['Class', 'Grade'])