要实现按因子排序的分组堆叠条形图，可以使用Python的数据可视化库matplotlib和pandas。下面是一个基本的示例代码，演示了如何绘制按因子排序的分组堆叠条形图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Factor': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'Group': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照因子和组别排序
df = df.sort_values(['Factor', 'Group'])

# 创建一个堆叠条形图
fig, ax = plt.subplots()

# 创建一个用于存储每个组别的起始位置的变量
bottom = [0] * len(df['Group'].unique())

# 遍历数据框的每一行，绘制条形图
for i, row in df.iterrows():
    factor = row['Factor']
    group = row['Group']
    value = row['Value']
    
    # 绘制条形图
    ax.bar(group, value, bottom=bottom, label=factor)
    
    # 更新每个组别的起始位置
    bottom[df['Group'].unique().tolist().index(group)] += value

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

这个示例中，我们首先创建了一个示例数据集，其中包含了因子、组别和值。然后，我们对数据集按照因子和组别进行排序，以确保条形图的顺序正确。接下来，我们创建了一个堆叠条形图，并使用一个变量bottom来存储每个组别的起始位置。然后，我们遍历数据集的每一行，绘制条形图，并更新每个组别的起始位置。最后，我们添加了图例，并显示图形。

请注意，这只是一个基本示例，你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。