如何向条形图添加多个注释

Question

我想在我的pandas条形图中添加百分比值-以及计数。然而，我不能这样做。我的代码如下所示，到目前为止，我可以得到要显示的计数值。有人能帮我在每个条显示的计数值旁边/下面添加相对%值吗？

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')

import seaborn as sns
sns.set_style("white")

fig = plt.figure()
fig.set_figheight(5)
fig.set_figwidth(10)

ax = fig.add_subplot(111)

counts = [29227, 102492,  53269, 504028, 802994]

y_ax = ('A','B','C','D','E')
y_tick = np.arange(len(y_ax))

ax.barh(range(len(counts)), counts, align = "center", color = "tab:blue")
ax.set_yticks(y_tick)
ax.set_yticklabels(y_ax, size = 8)

#annotate bar plot with values
for i in ax.patches:
    ax.text(i.get_width()+.09, i.get_y()+.3, str(round((i.get_width()), 1)), fontsize=8)

sns.despine()
plt.show();

我的代码的输出如下所示。如何在显示的每个计数值旁边添加%值？

Answer 1

• 用熊猫v1.2.4
测试

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# create the dataframe from values in the OP
counts = [29227, 102492,  53269, 504028, 802994]
df = pd.DataFrame(data=counts, columns=['counts'], index=['A','B','C','D','E'])

# add a percent column
df['%'] = df.counts.div(df.counts.sum()).mul(100).round(2)

# display(df)
   counts      %
A   29227   1.96
B  102492   6.87
C   53269   3.57
D  504028  33.78
E  802994  53.82

< li >使用< code > matplotlib . py plot . bar _ label < li >有关< code >的更多详细信息和示例，请参阅如何在条形图上添加数值标签。条形标签。 < li >使用< code>pandas v1.2.4进行测试，该版本使用< code>matplotlib作为绘图引擎。 < li >有些格式可以用< code>fmt参数完成，但更复杂的格式应该用< code>labels参数完成。

ax = df.plot(kind='barh', y='counts', figsize=(10, 5), legend=False, width=.75,
             title='This is the plot generated by all code examples in this answer')

# customize the label to include the percent
labels = [f' {v.get_width()}\n {df.iloc[i, 1]}%' for i, v in enumerate(ax.containers[0])]

# set the bar label
ax.bar_label(ax.containers[0], labels=labels, label_type='edge', size=13)

ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
plt.show()

# plot the dataframe
ax = df.plot(kind='barh', y='counts', figsize=(10, 5), legend=False, width=.75)
for i, y in enumerate(ax.patches):

    # get the percent label
    label_per = df.iloc[i, 1]
    
    # add the value label
    ax.text(y.get_width()+.09, y.get_y()+.3, str(round((y.get_width()), 1)), fontsize=10)
    
    # add the percent label here
    ax.text(y.get_width()+.09, y.get_y()+.1, str(f'{round((label_per), 2)}%'), fontsize=10)

ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
plt.show()

< li >使用< code > matplotlib v 3 . 3 . 4 进行测试

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

counts = [29227, 102492,  53269, 504028, 802994]

# calculate percents
percents = [100*x/sum(counts) for x in counts]

y_ax = ('A','B','C','D','E')
y_tick = np.arange(len(y_ax))

ax.barh(range(len(counts)), counts, align = "center", color = "tab:blue")
ax.set_yticks(y_tick)
ax.set_yticklabels(y_ax, size = 8)

#annotate bar plot with values
for i, y in enumerate(ax.patches):
    label_per = percents[i]
    ax.text(y.get_width()+.09, y.get_y()+.3, str(round((y.get_width()), 1)), fontsize=10)
    # add the percent label here
    # ax.text(y.get_width()+.09, y.get_y()+.3, str(round((label_per), 2)), ha='right', va='center', fontsize=10)
    ax.text(y.get_width()+.09, y.get_y()+.1, str(f'{round((label_per), 2)}%'), fontsize=10)

ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
plt.show()

• 你可以玩定位
• JohanC提到的其他格式选项
• 在一个字符串中打印文本的两部分，中间有一个＜code＞\n
• str（f'{round（（y.get_width（）），1）}\n{rounds（（label_per），2）}%}
• ax.text（…，va='center'）垂直居中，并能够使用稍大的字体
• ＜代码＞ax。设置_xlim（0，最大（计数）*1.18）以获得更多的文本空间
• 每一行文本都有一个空格，以获得自然的“水平”填充
• str（f'｛round（（label_per），2）｝%），注意{
前面的空格
• y。get_width（）.09非常接近y。get_width（）当这些值为数万时