Блог

Я искал способ аннотировать мои столбцы на графике панд-баров округленными числовыми значениями из моего фрейма данных.

 >>> df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(2),'B':np.random.rand(2)},index=['value1','value2'] )         
>>> df
                 A         B
  value1  0.440922  0.911800
  value2  0.588242  0.797366
  

Я хотел бы получить что-то вроде этого:

Я пробовал использовать этот пример кода, но все аннотации сосредоточены на x-метках:

 >>> ax = df.plot(kind='bar') 
>>> for idx, label in enumerate(list(df.index)): 
        for acc in df.columns:
            value = np.round(df.ix[idx][acc],decimals=2)
            ax.annotate(value,
                        (idx, value),
                         xytext=(0, 15), 
                         textcoords='offset points')
  

Вы получаете это непосредственно из исправлений осей:

 for p in ax.patches:
    ax.annotate(str(p.get_height()), (p.get_x() * 1.005, p.get_height() * 1.005))
  

Вы захотите настроить форматирование строк и смещения, чтобы все было по центру, возможно, использовать ширину из p.get_width() , но это должно помочь вам начать. Это может не работать с графиками со сложенными столбцами, если вы где-то не отслеживаете смещения.

Начиная с matplotlib 3.4.0:

Добавлен новый Axes.bar_label вспомогательный метод для автоматической маркировки столбчатых диаграмм.

Для столбчатых диаграмм с одной группой укажите ax.containers[0] :

 df = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(2)}, index=['value1', 'value2'])
ax = df.plot.barh()

ax.bar_label(ax.containers[0])
  

Для многогрупповых столбчатых диаграмм выполните итерацию ax.containers :

 df = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(2), 'B': np.random.rand(2)}, index=['value1', 'value2'])
ax = df.plot.bar()

for container in ax.containers:
    ax.bar_label(container)
  

Подробные примеры использования дополнительных параметров стиля см. В демонстрационных версиях меток столбцов matplotlib:

Axes.bar_label(self, container, labels=None, *, fmt='%g', label_type='edge', padding=0, **kwargs)

Решение, которое также обрабатывает отрицательные значения с помощью форматирования с плавающей точкой.

Все еще требуется настройка смещений.

 df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(2)-1,'B':np.random.rand(2)},index=['val1','val2'] )
ax = df.plot(kind='bar', color=['r','b']) 
x_offset = -0.03
y_offset = 0.02
for p in ax.patches:
    b = p.get_bbox()
    val = "{: .2f}".format(b.y1   b.y0)        
    ax.annotate(val, ((b.x0   b.x1)/2   x_offset, b.y1   y_offset))
  

Ax дает нам размер поля.

 x_position=##define a value
y_position=##define a value
for patch in ax.patches:
    b= patch.get_bbox()
    y_value=b.y1-b.y0
    ax.annotate(y_value, "x_position" , "y_position"))
plt.show()
  

для большей ясности::
Bbox(x0 = 3,75, y0 = 0,0, x1 = 4,25, y1 = 868,0)
Bbox(x0 = 4,75, y0 = 0,0, x1 = 5,25, y1 = 868,0)
Bbox(x0 = 5,75, y0 = 0,0, x1 = 6,25, y1 = 1092,0)
Bbox(x0 = 6,75, y0 = 0,0, x1 = 7,25, y1 = 756,0)
Bbox(x0 = 7,75, y0 = 0,0, x1 = 8,25, y1 = 756,0)
Bbox(x0 = 8,75, y0 = 0,0, x1 = 9,25, y1 = 588,0)
Bbox(x0 = 3,75, y0 = 868,0, x1 = 4,25, y1 = 3724,0)
Bbox(x0 = 4,75, y0 = 868,0, x1 = 5,25, y1 = 3528,0)
Bbox(x0 = 5,75, y0 = 1092,0, x1 = 6,25, y1 = 3948,0)
Bbox(x0 = 6,75, y0 = 756,0, x1 = 7,25, y1 = 2884,0)
Bbox(x0 = 7,75, y0 = 756,0, x1 = 8,25, y1 = 3024,0)
Bbox(x0 = 0,75, y0 = 4004,0, x1 = 1,25, y1 = 4396,0)
Bbox(x0 = 1,75, y0 = 3668,0, x1 = 2,25, y1 = 4060,0)
Bbox(x0 = 2,75, y0 = 3864,0, x1 = 3,25, y1 = 4060,0)

это результат patch.get_bbox() в моей программе.
мы можем извлечь детали ограничивающей рамки отсюда и манипулировать в соответствии с нашим требованием