Python 3.x 是否可以在matplotlib stackplot中显式设置堆栈顺序？

我想显式设置Matplotlib stackplot中堆栈的顺序。以下是一个例子：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100,4)),columns=list('ABCD'))

df.plot(kind='area',stacked=True,figsize=(20,10));

这将生成以下图像：

数据帧的最后一行来自：

df.tail(1)

是:

以下是我想要实现的目标：

我想对堆栈的绘图进行重新排序，以使堆栈从下到上A、B、D、C进行绘图，即从下到上按df最后一行中增加值的顺序排列的列

到目前为止，我已尝试在绘图之前对df中的列进行明确的重新排序：

df[['A','B','D','C']].plot(kind='area',stacked=True,figsize=(20,10))

但这会产生与上面完全相同的图表

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谢谢你的帮助

这些图表不一样。查看红色图形下方的区域，查找粒子x。对于绿色和蓝色阴影区域，这些图形的形状是不同的

现在

df[['A','B','D','C']].plot(kind='area',stacked=True,figsize=(20,10))

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这些图表不一样。查看红色图形下方的区域，查找粒子x。对于绿色和蓝色阴影区域，这些图形的形状是不同的

现在

df[['A','B','D','C']].plot(kind='area',stacked=True,figsize=(20,10))

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实际上，它没有创建相同的绘图。红色图表下的颜色或形状相同，但形状不同。仔细看，是，是，是。我正在从一个现有问题创建一个示例。看来你在这方面是对的，但让我回到原来的，再检查一遍。谢谢你！。。。啊。即使是这样，情况也是如此。所以重新订购就这么简单！谢谢你注意细节！我想我们把问题留在这里，以防有人需要这方面的专门知识！再次感谢。事实上它没有创造相同的情节。红色图表下的颜色或形状相同，但形状不同。仔细看，是，是，是。我正在从一个现有问题创建一个示例。看来你在这方面是对的，但让我回到原来的，再检查一遍。谢谢你！。。。啊。即使是这样，情况也是如此。所以重新订购就这么简单！谢谢你注意细节！我想我们把问题留在这里，以防有人需要这方面的专门知识！再次感谢。