如何在分组条形图上方显示百分比

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在分组条形图上方显示百分比

【英文标题】：How to display percentage above grouped bar chart

【发布时间】：2019-02-04 10:51:02

【问题描述】：

以下是 pandas 数据框和由此生成的条形图：

colors_list = ['#5cb85c','#5bc0de','#d9534f']
result.plot(kind='bar',figsize=(15,4),width = 0.8,color = colors_list,edgecolor=None)
plt.legend(labels=result.columns,fontsize= 14)
plt.title("Percentage of Respondents' Interest in Data Science Areas",fontsize= 16)

plt.xticks(fontsize=14)
for spine in plt.gca().spines.values():
    spine.set_visible(False)
plt.yticks([])

我需要在相应栏上方显示各个主题的每个兴趣类别的百分比。我可以创建一个包含百分比的列表，但我不明白如何将其添加到相应栏的顶部。

【参考方案1】：

尝试将以下for 循环添加到您的代码中：

ax = result.plot(kind='bar', figsize=(15,4), width=0.8, color=colors_list, edgecolor=None)

for p in ax.patches:
    width = p.get_width()
    height = p.get_height()
    x, y = p.get_xy() 
    ax.annotate(f'height', (x + width/2, y + height*1.02), ha='center')

---

说明

一般来说，您使用Axes.annotate 为您的绘图添加注释。 此方法采用注解的text 值和放置注解的xy 坐标。

在条形图中，每个“条”由patch.Rectangle 表示，每个矩形都具有属性width、height 和矩形左下角的xy 坐标，所有分别可以通过patch.get_width、patch.get_height和patch.get_xy方法获得。

将所有这些放在一起，解决方案是循环遍历您的Axes 中的每个补丁，并将注释文本设置为该补丁的height，并在其中心上方设置一个适当的xy 位置补丁 - 根据它的高度、宽度和 xy 坐标计算得出。

---

对于您使用百分比进行注释的特定需求，我将首先规范化您的 DataFrame 并改为绘制它。

colors_list = ['#5cb85c','#5bc0de','#d9534f']

# Normalize result
result_pct = result.div(result.sum(1), axis=0)

ax = result_pct.plot(kind='bar',figsize=(15,4),width = 0.8,color = colors_list,edgecolor=None)
plt.legend(labels=result.columns,fontsize= 14)
plt.title("Percentage of Respondents' Interest in Data Science Areas",fontsize= 16)

plt.xticks(fontsize=14)
for spine in plt.gca().spines.values():
    spine.set_visible(False)
plt.yticks([])

# Add this loop to add the annotations
for p in ax.patches:
    width = p.get_width()
    height = p.get_height()
    x, y = p.get_xy() 
    ax.annotate(f'height:.0%', (x + width/2, y + height*1.02), ha='center')

【参考方案2】：

来自matplotlib 3.4.2，使用matplotlib.pyplot.bar_label 修改自此answer，计算方式不同，标签格式不同。 直接用pandas.DataFrame.plot和kind='bar'绘制DataFrame 有关使用.bar_label 方法的更多文档和示例，请参阅此answer。 调整.div 和.sum 中使用的轴以确定相对于列的百分比。

import pandas as pd

file="https://s3-api.us-geo.objectstorage.softlayer.net/cf-courses-data/CognitiveClass/DV0101EN/labs/coursera/Topic_Survey_Assignment.csv"
df=pd.read_csv(file, index_col=0)

df.sort_values(by=['Very interested'], axis=0, ascending=False, inplace=True)

# calculate the percent relative to the index
df_percent = df.div(df.sum(axis=1), axis=0).mul(100).round(1)

# display(df_percent)
                            Very interested  Somewhat interested  Not interested
Data Analysis / Statistics             77.0                 20.3             2.7
Machine Learning                       74.7                 21.9             3.4
Data Visualization                     61.6                 33.7             4.7
Big Data (Spark / Hadoop)              60.9                 33.3             5.8
Deep Learning                          58.2                 35.5             6.3
Data Journalism                        20.2                 51.0            28.8

# set the colors
colors = ['#5cb85c', '#5bc0de', '#d9534f']

# plot with annotations is probably easier
p1 = df_percent.plot(kind='bar', color=colors, figsize=(20, 8), rot=0, ylabel='Percentage', title="The percentage of the respondents' interest in the different data science Area")

for p in p1.containers:
    p1.bar_label(p, fmt='%.1f%%', label_type='edge')