海运巴士场-显示值

Question

我想看看如何在Seaborn中使用条形图来显示数据框中的值，而不是图形中的值

1） 我希望在一个数据帧中显示一个字段的值，同时绘制另一个字段的图形。例如，在下面，我画的是“小费”，但我想把“总账单”的价值放在每个横条的中心位置（即周五上方325.88，周六上方1778.40，等等）

2） 有没有一种方法可以缩放条的颜色，最低的“total_bill”值的颜色最浅（在本例中为星期五），最高的“total_bill”值的颜色最深。显然，当我进行缩放时，我会坚持使用一种颜色（即蓝色）。

谢谢我相信这很容易，但我错过了。。

虽然我看到其他人认为这是另一个（或两个）问题的重复，但我缺少如何使用图形中不存在的值作为标签或着色的基础的部分。我怎么说呢，以总账单为基础。对不起，根据这些答案我就是想不出来。

从下面的代码开始，

import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-    book/master/ch08/tips.csv", sep=',')
groupedvalues=df.groupby('day').sum().reset_index()
g=sns.barplot(x='day',y='tip',data=groupedvalues)

我得到以下结果：

临时解决办法：

for index, row in groupedvalues.iterrows():
    g.text(row.name,row.tip, round(row.total_bill,2), color='black', ha="center")

在着色上，使用下面的示例，我尝试了以下操作：

import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-book/master/ch08/tips.csv", sep=',')
groupedvalues=df.groupby('day').sum().reset_index()

pal = sns.color_palette("Greens_d", len(data))
rank = groupedvalues.argsort().argsort() 
g=sns.barplot(x='day',y='tip',data=groupedvalues)

for index, row in groupedvalues.iterrows():
    g.text(row.name,row.tip, round(row.total_bill,2), color='black', ha="center")

但这给了我以下错误：

DataFrame对象没有属性

所以我尝试了一个修改：

import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-book/master/ch08/tips.csv", sep=',')
groupedvalues=df.groupby('day').sum().reset_index()

pal = sns.color_palette("Greens_d", len(data))
rank=groupedvalues['total_bill'].rank(ascending=True)
g=sns.barplot(x='day',y='tip',data=groupedvalues,palette=np.array(pal[::-1])[rank])

那就留给我

索引器：索引4超出大小为4的轴0的界限

Answer 1

为了以防万一，如果有人对标记水平条形图感兴趣，我将Sharon的答案修改如下：

def show_values_on_bars(axs, h_v="v", space=0.4):
    def _show_on_single_plot(ax):
        if h_v == "v":
            for p in ax.patches:
                _x = p.get_x() + p.get_width() / 2
                _y = p.get_y() + p.get_height()
                value = int(p.get_height())
                ax.text(_x, _y, value, ha="center") 
        elif h_v == "h":
            for p in ax.patches:
                _x = p.get_x() + p.get_width() + float(space)
                _y = p.get_y() + p.get_height()
                value = int(p.get_width())
                ax.text(_x, _y, value, ha="left")

    if isinstance(axs, np.ndarray):
        for idx, ax in np.ndenumerate(axs):
            _show_on_single_plot(ax)
    else:
        _show_on_single_plot(axs)

解释了两个参数：

h_v-条形图是水平的还是垂直的<代码>“h”表示水平条形图，“v”表示垂直条形图。

space-值文本和条形图顶部边缘之间的空间。仅适用于水平模式。

例子：

show_values_on_bars(sns_t, "h", 0.3)

Answer 2

让我们继续使用链接问题的解决方案（改变seaborn条形图中的颜色比例）。您需要使用argsort来确定用于为条形图着色的颜色顺序。在链接问题中，argsort应用于一个Series对象，这很好，而这里有一个DataFrame。因此，您需要选择该数据帧的一列来应用argsort。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = sns.load_dataset("tips")
groupedvalues=df.groupby('day').sum().reset_index()

pal = sns.color_palette("Greens_d", len(groupedvalues))
rank = groupedvalues["total_bill"].argsort().argsort() 
g=sns.barplot(x='day',y='tip',data=groupedvalues, palette=np.array(pal[::-1])[rank])

for index, row in groupedvalues.iterrows():
    g.text(row.name,row.tip, round(row.total_bill,2), color='black', ha="center")

plt.show()

rank = groupedvalues['total_bill'].rank(ascending=True).values
rank = (rank-1).astype(np.int)

Answer 3

使用单个ax或ax矩阵（子批次）

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

def show_values_on_bars(axs):
    def _show_on_single_plot(ax):        
        for p in ax.patches:
            _x = p.get_x() + p.get_width() / 2
            _y = p.get_y() + p.get_height()
            value = '{:.2f}'.format(p.get_height())
            ax.text(_x, _y, value, ha="center") 

    if isinstance(axs, np.ndarray):
        for idx, ax in np.ndenumerate(axs):
            _show_on_single_plot(ax)
    else:
        _show_on_single_plot(axs)

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
show_values_on_bars(ax)