如何在 seaborn / matplotlib 中绘制和注释分组条形

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在 seaborn / matplotlib 中绘制和注释分组条形

【英文标题】：How to plot and annotate grouped bars in seaborn / matplotlib

【发布时间】：2020-11-23 00:09:47

【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

我使用条形图来表示每一行的订阅者。这就是我所做的：

data = channels.sort_values('subscribers', ascending=False).head(5)
chart = sns.barplot(x = 'name', y='subscribers',data=data)
chart.set_xticklabels(chart.get_xticklabels(), rotation=90)
for p in chart.patches:
    chart.annotate(":,.2f".format(p.get_height(), '.2f'), (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()), ha = 'center', va = 'center', xytext = (0, 10), textcoords = 'offset points')

现在我想在同一个图上显示每个用户的“video_count”。目标是比较订阅者数量与视频数量的关系。如何在图表上描述这一点？

【参考方案1】：

数据

数据需要使用.melt转换成长格式 由于值的比例，'log' 用于yscale 'cats' 中的所有类别都包含在示例中。 熔解前只选择所需的列，或使用dfl = dfl[dfl.cats.isin(['sub', 'vc']) 过滤所需的'cats'。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# setup dataframe
data = 'vc': [76, 47, 140, 106, 246],
        'tv': [29645400, 28770702, 50234486, 30704017, 272551386],
        'sub': [66100, 15900, 44500, 37000, 76700],
        'name': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df = pd.DataFrame(data)

    vc        tv    sub name
0   76  29645400  66100    a
1   47  28770702  15900    b
2  140  50234486  44500    c

# convert to long form
dfl = (df.melt(id_vars='name', var_name='cats', value_name='values')
       .sort_values('values', ascending=False).reset_index(drop=True))

  name cats     values
0    e   tv  272551386
1    c   tv   50234486
2    d   tv   30704017

更新至matplotlib v3.4.2

使用matplotlib.pyplot.bar_label

.bar_label 适用于 matplotlib、seaborn 和 pandas 地块。

有关其他格式选项，请参阅 matplotlib: Bar Label Demo 页面。 使用seaborn v0.11.1 测试，使用matplotlib 作为绘图引擎。

# plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
sns.barplot(x='name', y='values', data=dfl, hue='cats', ax=ax)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=0)
ax.set_yscale('log')

for c in ax.containers:
    # set the bar label
    ax.bar_label(c, fmt='%.0f', label_type='edge', padding=1)
    
# pad the spacing between the number and the edge of the figure
ax.margins(y=0.1)

注释资源 - 来自matplotlib v3.4.2

Adding value labels on a matplotlib bar chart How to annotate each segment of a stacked bar chart Stacked Bar Chart with Centered Labels How to annotate a seaborn barplot with the aggregated value stack bar plot in matplotlib and add label to each section How to add multiple annotations to a barplot How to plot and annotate a grouped bar chart

使用seaborn v0.11.1 绘图

在版本 3.4.2 之前使用 matplotlib 请注意，使用 .annotate 和 .patches 比使用 .bar_label 更冗长。

# plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
sns.barplot(x='name', y='values', data=dfl, hue='cats', ax=ax)
ax.set_xticklabels(chart.get_xticklabels(), rotation=0)
ax.set_yscale('log')

for p in ax.patches:
    ax.annotate(f"p.get_height():.0f", (p.get_x() + p.get_width() / 2., p.get_height()),
                ha='center', va='center', xytext =(0, 7), textcoords='offset points')