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我想将百分比值 - 除了计数 - 添加到我的 Pandas 条形图中。但是,我无法这样做。我的代码如下所示,到目前为止,我可以获得要显示的计数值。有人可以帮我在每个条形显示的计数值旁边/下方添加相对百分比值吗?
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?
最佳答案
与 pandas
pandas 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
绘图使用
matplotlib
从版本 3.4.2
matplotlib.pyplot.bar_label
pandas v1.2.4
测试, 正在使用 matplotlib
作为情节引擎。 fmt
完成一些格式化。参数,但更复杂的格式化应该用 labels
完成范围。 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()
matplotlib v3.4.2
matplotlib
3.4.2版本之前
# 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()
原答案没有
pandas
matplotlib v3.3.4
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()
\n
在一个字符串中打印文本的两个部分在两者之间获得“自然”行距:str(f'{round((y.get_width()), 1)}\n{round((label_per), 2)}%')
ax.text(..., va='center')
垂直居中并能够使用稍大的字体。 ax.set_xlim(0, max(counts) * 1.18)
为文本获得更多空间。 str(f' {round((label_per), 2)}%')
, 注意 {
前的空格. y.get_width()+.09
非常接近y.get_width()
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