Kommentieren Sie Balken mit Werten in Pandas-Balkendiagrammen

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Ich suchte nach einer Möglichkeit, meine Balken in einem Pandas-Balkendiagramm mit den gerundeten numerischen Werten aus meinem DataFrame zu versehen.

>>> df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(2),'B':np.random.rand(2)},index=['value1','value2'] )         
>>> df
                 A         B
  value1  0.440922  0.911800
  value2  0.588242  0.797366

Ich möchte so etwas bekommen:

Beispiel für eine Annotation eines Balkendiagramms

Ich habe es mit diesem Codebeispiel versucht, aber die Anmerkungen sind alle auf die x-Ticks zentriert:

>>> 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')
python matplotlib plot pandas dataframe leroygr
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Tom hat es geschafft, aber ich habe hier eine komplexere Lösung: stackoverflow.com/questions/19917587/…
Paul H

Antworten:

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Sie erhalten es direkt 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))

Sie sollten die Zeichenfolgenformatierung und die Offsets anpassen, um die Dinge zu zentrieren. Verwenden Sie möglicherweise die Breite von p.get_width(), aber damit sollten Sie beginnen. Es funktioniert möglicherweise nicht mit gestapelten Balkendiagrammen, es sei denn, Sie verfolgen die Offsets irgendwo.

TomAugspurger
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27
Danke @TomAugsPurger, folgendes hat funktioniert: for p in ax.patches: ax.annotate(np.round(p.get_height(),decimals=2), (p.get_x()+p.get_width()/2., p.get_height()), ha='center', va='center', xytext=(0, 10), textcoords='offset points')
leroygr
2
Eine andere Frage: Wie würden Sie mit Balken mit negativen Werten umgehen? Mit dem obigen Code haben die Beschriftungen immer positive Koordinaten, auch wenn der Balkenwert negativ ist.
Leroygr
1
Gibt es eine ähnliche Lösung für horizontale Balken: kind = barh?
Nickpick
4
Ich fand, dass dies für barh funktioniert:ax.annotate(str(p.get_width()), (p.get_x() + p.get_width(), p.get_y()), xytext=(5, 10), textcoords='offset points')
Kamil Sindi
2
Danke @capitalistpug. Ich fand, dass das Hinzufügen der horizontalen Ausrichtung Ihre noch besser machte. ax.annotate(str(int(p.get_width())), (p.get_x() + p.get_width(), p.get_y()), xytext=(-2, 4), textcoords='offset points', horizontalalignment='right') +1
DaveL17
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Lösung, die auch die negativen Werte mit der Formatierung des Beispiel-Floats behandelt.

Muss noch die Offsets optimieren.

df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(2)-1,'B':np.random.rand(2)},index=['val1','val2'] )
ax = df.plot(kind='bar', color=['r','b']) 
x_offset = -0.03
y_offset = 0.02
for p in ax.patches:
    b = p.get_bbox()
    val = "{:+.2f}".format(b.y1 + b.y0)        
    ax.annotate(val, ((b.x0 + b.x1)/2 + x_offset, b.y1 + y_offset))

Wert mit der Bezeichnung Balkendiagramm

tworec
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0

Die Axt gibt uns die Größe der Box. 

x_position=##define a value
y_position=##define a value
for patch in ax.patches:
    b= patch.get_bbox()
    y_value=b.y1-b.y0
    ax.annotate(y_value, "x_position" , "y_position"))
plt.show()

für mehr Klarheit ::
Bbox (x0 = 3,75, y0 = 0,0, x1 = 4,25, y1 = 868,0)
Bbox (x0 = 4,75, y0 = 0,0, x1 = 5,25, y1 = 868,0)
Bbox (x0 = 5,75, y0 = 0,0 , x1 = 6,25, y1 = 1092,0)
Bbox (x0 = 6,75, y0 = 0,0, x1 = 7,25, y1 = 756,0)
Bbox (x0 = 7,75, y0 = 0,0, x1 = 8,25, y1 = 756,0)
Bbox (x0 = 8,75 , y0 = 0,0, x1 = 9,25, y1 = 588,0)
Bbox (x0 = 3,75, y0 = 868,0, x1 = 4,25, y1 = 3724,0)
Bbox (x0 = 4,75, y0 = 868,0, x1 = 5,25, y1 = 3528,0)
Bbox (x0 = 5,75, y0 = 1092,0, x1 = 6,25, y1 = 3948,0)
Bbox (x0 = 6,75, y0 = 756,0, x1 = 7,25, y1 = 2884,0)
Bbox (x0 = 7,75, y0 = 756,0, x1 = 8,25, y1 = 3024,0)
Bbox (x0 = 0,75, y0 = 4004,0, x1 = 1,25, y1 = 4396,0)
Bbox (x0 = 1,75, y0 = 3668,0, x1 = 2,25, y1 = 4060,0)
Bbox (x0 = 2,75, y0 = 3864,0, x1 = 3,25, y1 = 4060,0)

Dies ist die Ausgabe von patch.get_bbox () in meinem Programm.
Hier können wir die Begrenzungsrahmen-Details extrahieren und für unsere Anforderungen bearbeiten

Code einfrieren
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