如何用数据值有效地注释 Pandas 条形图？

用数据值注释 Pandas 条形图

使用 Pandas 条形图时，通常需要显示它们代表的数值。本文解决了使用 DataFrame 中的舍入数据值注释条形的问题。

问题：

考虑以下 DataFrame (df)：

                 A         B
  value1  0.440922  0.911800
  value2  0.588242  0.797366

目标是用相应的舍入值注释每个条形，如图所示下面：

[带有注释值的条形图图像]

低效方法：

一种常见的注释方法是使用注释函数。然而，正如下面的代码示例所示，这种方法将注释定位在 x 刻度上：

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')

最佳解决方案：

更有效的解决方案是从轴的补丁中获取数据：

for p in ax.patches:
    ax.annotate(str(p.get_height()), (p.get_x() * 1.005, p.get_height() * 1.005))

此代码提取条形高度并将注释放置在条形略上方以

自定义：

要自定义注释，可以调整字符串格式和偏移量。例如：

for p in ax.patches:
    ax.annotate("{:.2f}".format(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2, p.get_height() * 1.005))

这会将注释置于每个条形的中心，并将高度格式化为小数点后两位。

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