Блог

Я создаю график панд с необработанными подсчетами, представленными на графике, однако я хотел бы аннотировать бары с помощью pct этих подсчетов в целом. Я видел много людей, использующих ax.patches методы для аннотирования, но мои значения не связаны с get_height реальными столбцами.

Вот некоторые данные об игрушках. Произведенный сюжет будет представлять собой отдельные отсчеты определенного типа. Тем не менее, я хочу добавить аннотации над этой конкретной строкой, которые представляют общую сумму pct для этого конкретного типа для всех типов имени этого человека.

Дайте мне знать, если вам понадобятся дополнительные разъяснения.

 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


d = {'ID': [1,1,1,2,2,3,3,3,4], 
     'name': ['bob','bob','bob','shelby','shelby','jordan','jordan','jordan','jeff'],
     'type': ['type1','type2','type4','type1','type6','type5','type8','type2',None]}
df: pd.DataFrame = pd.DataFrame(data=d)

df_pivot: pd.DataFrame = df.pivot_table(index='type', columns=['name'], values='ID', aggfunc={'ID': np.sum}).fillna(0)

# create percent totals of the specific type's row of the total
df_pivot['bob_pct_total']: pd.Series = (df_pivot['bob']/df_pivot['bob'].sum()).mul(100).round(1)
df_pivot['shelby_pct_total']: pd.Series = (df_pivot['shelby']/df_pivot['shelby'].sum()).mul(100).round(1)
df_pivot['jordan_pct_total']: pd.Series = (df_pivot['jordan']/df_pivot['jordan'].sum()).mul(100).round(1)
df_pivot.head(10)

name    bob jordan  shelby  bob_pct_total   shelby_pct_total    jordan_pct_total
type                        
type1   1.0   0.0      2.0           33.3               50.0                0.0
type2   1.0   3.0      0.0           33.3                0.0               33.3
type4   1.0   0.0      0.0           33.3                0.0                0.0
type5   0.0   3.0      0.0            0.0                0.0               33.3
type6   0.0   0.0      2.0            0.0               50.0                0.0
type8   0.0   3.0      0.0            0.0                0.0               33.3

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,15))
df_pivot.plot(kind='bar', y=['bob','jordan','shelby'], ax=ax)

 

Вы можете использовать старый подход, проходя по столбцам, используя высоту для размещения любого текста, который вы хотите. Начиная с matplotlib 3.4.0, также появилась новая функция bar_label , которая удаляет большую часть шаблона:

 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d = {'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4],
     'name': ['bob', 'bob', 'bob', 'shelby', 'shelby', 'jordan', 'jordan', 'jordan', 'jeff'],
     'type': ['type1', 'type2', 'type4', 'type1', 'type6', 'type5', 'type8', 'type2', None]}
df: pd.DataFrame = pd.DataFrame(data=d)

df_pivot: pd.DataFrame = df.pivot_table(index='type', columns=['name'], values='ID', aggfunc={'ID': np.sum}).fillna(0)

# create percent totals of the specific type's row of the total
df_pivot['bob_pct_total']: pd.Series = (df_pivot['bob'] / df_pivot['bob'].sum()).mul(100).round(1)
df_pivot['shelby_pct_total']: pd.Series = (df_pivot['shelby'] / df_pivot['shelby'].sum()).mul(100).round(1)
df_pivot['jordan_pct_total']: pd.Series = (df_pivot['jordan'] / df_pivot['jordan'].sum()).mul(100).round(1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
columns = ['bob', 'jordan', 'shelby']
df_pivot.plot(kind='bar', y=['bob', 'jordan', 'shelby'], rot=0, ax=ax)
for bars, col in zip(ax.containers, ['bob_pct_total', 'jordan_pct_total', 'shelby_pct_total']):
    ax.bar_label(bars, labels=['' if val == 0 else f'{val}' for val in df_pivot[col]])
plt.tight_layout()
plt.show()
 

PS: Чтобы пропустить маркировку первых полос, вы можете поэкспериментировать с:

 for bars, col in zip(ax.containers, ['bob_pct_total', 'jordan_pct_total', 'shelby_pct_total']):
    labels=['' if val == 0 else f'{val}' for val in df_pivot[col]]
    labels[0] = ''
    ax.bar_label(bars, labels=labels)