


Pandas-Balkendiagramme mit Datenwerten beschriften
Bei der Arbeit mit Pandas-Balkendiagrammen ist es oft wünschenswert, die numerischen Werte anzuzeigen, die sie darstellen. In diesem Artikel geht es um das Problem der Kommentierung von Balken mit gerundeten Datenwerten aus dem DataFrame.
Problem:
Betrachten Sie den folgenden DataFrame (df):
A B value1 0.440922 0.911800 value2 0.588242 0.797366
Das Ziel besteht darin, jeden Balken mit dem entsprechenden gerundeten Wert zu versehen, wie im Bild unten dargestellt:
[Bild eines Balkendiagramm mit annotierten Werten]
Ineffizienter Ansatz:
Ein gängiger Ansatz zur Annotation ist die Verwendung der Annotate-Funktion. Wie das Codebeispiel unten zeigt, positioniert dieser Ansatz jedoch Anmerkungen zentriert auf den x-Ticks:
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')
Optimale Lösung:
Eine effizientere Lösung ist: Erhalten Sie Daten aus den Patches der Achsen:
for p in ax.patches: ax.annotate(str(p.get_height()), (p.get_x() * 1.005, p.get_height() * 1.005))
Dieser Code extrahiert die Balkenhöhe und positioniert die Anmerkung leicht über dem Balken in der Mitte it.
Anpassung:
Um die Anmerkung anzupassen, können Sie die Zeichenfolgenformatierung und die Offsets anpassen. Zum Beispiel:
for p in ax.patches: ax.annotate("{:.2f}".format(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2, p.get_height() * 1.005))
Dadurch wird die Anmerkung über jedem Balken zentriert und die Höhe auf zwei Dezimalstellen formatiert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Pandas-Balkendiagramme effizient mit Datenwerten annotieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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