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我正在绘制树形图,并且想知道如何绘制树类的相对百分比,即
A组=100
B地=30
C地=50
D 地 =20
然后,在图中,应该添加:
A 组“50%”
B 组“15%”
等在其“Group X”标签旁边。给定这段代码我该怎么做?
!pip install squarify
import squarify
df = pd.DataFrame({'customers':[8,3,4,2], 'cluster':["group A", "group B", "group C", "group D"] })
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=df['cluster'], alpha=.8 )
plt.axis('off')
plt.show();
最佳答案
假设所有值的总和为 100%,您可以更改标签,然后绘制新创建的标签,而不是或附加到数据帧中的描述符。
仅打印百分比值:
lbl = [str('{:5.2f}'.format(i/df['customers'].sum()*100)) + "%" for i in df['customers']]
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=lbl, alpha=.8 )
组合说明和百分比值
perc = [str('{:5.2f}'.format(i/df['customers'].sum()*100)) + "%" for i in df['customers']]
lbl = [el[0] + " = " + el[1] for el in zip(df['cluster'], perc)]
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=lbl, alpha=.8 )
<小时/>
更新2021-02-01
从 python 版本 3.6 开始,格式化字符串文字的首选方式是 f-strings
。大多数时候,f-string
更紧凑且更易于阅读。使用 f-strings
组合描述和百分比信息的示例如下所示:
perc = [f'{i/df["customers"].sum()*100:5.2f}%' for i in df['customers']]
lbl = [f'{el[0]} = {el[1]}' for el in zip(df['cluster'], perc)]
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=lbl, alpha=.8 )
<小时/>
无论哪种方式,最终结果都会类似于:
关于python - 如何在树状图上添加%信息?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57914782/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!