如何在seaborn/matplotlib中打印和注释分组条形图

Question

我有一个看起来像这样的数据帧：

我使用条形图表示每行的订阅者。这就是我所做的：

data = channels.sort_values('subscribers', ascending=False).head(5)
chart = sns.barplot(x = 'name', y='subscribers',data=data)
chart.set_xticklabels(chart.get_xticklabels(), rotation=90)
for p in chart.patches:
    chart.annotate("{:,.2f}".format(p.get_height(), '.2f'), (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()), ha = 'center', va = 'center', xytext = (0, 10), textcoords = 'offset points')

现在我想在同一个图中显示每个用户的“video_count”。目标是比较订阅者数量与视频数量的关系。我如何在图表上描述这一点？

Answer 1

• 需要使用 .melt 将数据转换为长格式
• 由于值的刻度，“log”用于y刻度
• 该示例包括“猫”中的所有类别。
  • 在熔化之前只选择所需的列，或使用 dfl = dfl[dfl.cats.isin（['子'， 'vc']） 来过滤所需的“猫”。

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  import seaborn as sns
  
  # setup dataframe
  data = {'vc': [76, 47, 140, 106, 246],
          'tv': [29645400, 28770702, 50234486, 30704017, 272551386],
          'sub': [66100, 15900, 44500, 37000, 76700],
          'name': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
  df = pd.DataFrame(data)
  
      vc        tv    sub name
  0   76  29645400  66100    a
  1   47  28770702  15900    b
  2  140  50234486  44500    c
  
  # convert to long form
  dfl = (df.melt(id_vars='name', var_name='cats', value_name='values')
         .sort_values('values', ascending=False).reset_index(drop=True))
  
    name cats     values
  0    e   tv  272551386
  1    c   tv   50234486
  2    d   tv   30704017
  

  • 使用matplotlib.pyplot.bar_label
  • 。bar_label适用于matplotlib、seborn和熊猫绘图。
  • 请参阅如何在条形图上添加值标签，以获取更多详细信息和使用.bar_label的示例。
  • 使用seborn v0.11.1进行测试，它使用matplotlib作为绘图引擎。

  # plot
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
  sns.barplot(x='name', y='values', data=dfl, hue='cats', ax=ax)
  ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=0)
  ax.set_yscale('log')
  
  for c in ax.containers:
      # set the bar label
      ax.bar_label(c, fmt='%.0f', label_type='edge', padding=1)
      
  # pad the spacing between the number and the edge of the figure
  ax.margins(y=0.1)
  

  

  < li >在版本3.4.2之前使用< code > matplotlib < li >注意，使用< code >。注释和< code >。patches比< code >更详细。条形标签。

  # plot
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
  sns.barplot(x='name', y='values', data=dfl, hue='cats', ax=ax)
  ax.set_xticklabels(chart.get_xticklabels(), rotation=0)
  ax.set_yscale('log')
  
  for p in ax.patches:
      ax.annotate(f"{p.get_height():.0f}", (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()),
                  ha='center', va='center', xytext =(0, 7), textcoords='offset points')