查看文档，似乎没有明显的方法。

查看方法的源代码plt.bar（保存在 Axes 对象上），并搜索width参数的用途，它开始变得相当复杂，我认为它不应该明确用于此目的！许多内部方法，以 a 开头_，例如self._convert_dx是一个线索。

我只想为您的玩具示例提供一个讨厌的技巧，希望它适用于您的实际数据：

In [1] : import pandas as pd 
    ...: import matplotlib.pyplot as plt  
    ...:  
    ...: fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) 
    ...:  
    ...: pd.Series([0, 1, 0]).plot(kind='bar', ax=ax1) 
    ...: pd.Series([1, 2, 3]).plot(kind='bar', ax=ax2)

给

所以技巧是让你的数据集的长度相同，在需要的地方添加零。

n1k31t4 提供了一个有趣的视图，让我意识到宽度取决于 x 轴的限制。得知我做了以下调整：

import pandas as pd
import numpy.random as rd
import matplotlib.pyplot as plt 

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

width = .5

s1 = pd.Series(rd.randint(10, size=rd.randint(1, 10)))
s2 = pd.Series(rd.randint(10, size=rd.randint(1, 10)))

s1.plot(kind='bar', width=width, ax=ax1)
s2.plot(kind='bar', width=width, ax=ax2)

ax1.set_xlim([-width, (2 + len(s2)) * width])
ax2.set_xlim([-width, (2 + len(s2)) * width])
ax1.set_xlim([-.5, max(len(s1), len(s2)) - 1 + width])
ax2.set_xlim([-.5, max(len(s1), len(s2)) - 1 + width])

plt.show()

这似乎足够普遍，同时不需要接触系列的成员。