как построить метки иерархии в горизонтальной гистограмме

Я хотел бы иметь горизонтальную стеклянную гистограмму с ярлыками иерархии по оси y. Я немного искал и нашел следующий хороший пример и код.

Но это для вертикальной штабелированной гистограммы. Я хочу применить его к горизонтальной гистограмме, поэтому я просто изменил kind='barh', но это не сработает.

Мне удалось удалить идентификаторы по умолчанию, изменив все x на y в последних нескольких строках. Но изменение x в y в определенных функциях не дало мне то, что я хочу: метки иерархии все еще находятся на оси x.

Может ли кто-нибудь помочь? Благодарю.

PS: чтобы сделать вещи менее грязными, я опубликовал исходный код, который я нашел из второго ответа на этот вопрос, а не тот, который я пытался изменить

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from itertools import groupby

def test_table():
data_table = pd.DataFrame({'Room': ['Room A'] * 4 + ['Room B'] * 3,
                       'Shelf': ['Shelf 1'] * 2 + ['Shelf 2'] * 2 + ['Shelf 1'] * 2 + ['Shelf 2'],
                       'Staple':['Milk', 'Water', 'Sugar', 'Honey', 'Wheat', 'Corn', 'Chicken'],
                       'Quantity': [10, 20, 5, 6, 4, 7, 2,],
                       'Ordered': np.random.randint(0, 10, 7)
                       })
data_table
def add_line(ax, xpos, ypos):
line = plt.Line2D([xpos, xpos], [ypos + .1, ypos],
                  transform=ax.transAxes, color='black')
line.set_clip_on(False)
ax.add_line(line)

def label_len(my_index,level):
labels = my_index.get_level_values(level)
return [(k, sum(1 for i in g)) for k,g in groupby(labels)]

def label_group_bar_table(ax, df):
ypos = -.1
scale = 1./df.index.size
for level in range(df.index.nlevels)[::-1]:
    pos = 0
    for label, rpos in label_len(df.index,level):
        lxpos = (pos + .5 * rpos)*scale
        ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes)
        add_line(ax, pos*scale, ypos)
        pos += rpos
    add_line(ax, pos*scale , ypos)
    ypos -= .1

df = test_table().groupby(['Room','Shelf','Staple']).sum()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
df.plot(kind='bar',stacked=True,ax=fig.gca())

#Below 3 lines remove default labels
labels = ['' for item in ax.get_xticklabels()]
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_xlabel('')
label_group_bar_table(ax, df)
fig.subplots_adjust(bottom=.1*df.index.nlevels)
plt.show()