Pandas：如何在条形图中注释条形

您可以使用以下方法来注释 pandas 条形图中的条形：

方法 1：在简单条形图中注释条形

 ax = df. plot . bar ()

ax. bar_label ( ax.containers [ 0 ])

方法 2：在分组条形图中注释条形

 ax = df. plot . bar ()

for container in ax. containers :
    ax. bar_label (container)

以下示例展示了如何在实践中使用每种方法。

示例 1：在简单条形图中注释条形

以下代码显示了如何在简单的条形图中注释条形：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' product ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                   ' sales ': [4, 7, 8, 15, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  product sales
0 to 4
1 B 7
2 C 8
3 D 15
4 E 12

#create bar plot to visualize sales by product
ax = df. plot . bar (x=' product ', y=' sales ', legend= False )

#annotate bars
ax. bar_label ( ax.containers [ 0 ])

请注意，实际销售额显示在每个条形的顶部。

示例 2：在分组条形图中注释条形

以下代码显示如何在分组条形图中注释条形：

 #createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' productA ': [14, 10],
                   ' productB ': [17, 19]},
                    index=['store 1', 'store 2'])

#view DataFrame
print (df)

         productA productB
store 1 14 17
store 2 10 19

#create grouped bar plot
ax = df. plot . bar ()

#annotate bars in bar plot
for container in ax. containers :
    ax. bar_label (container) 

请注意，注释已添加到图中的每个单独的条形图上。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中创建其他常见的可视化效果：

如何从 Pandas DataFrame 创建箱线图
如何从 Pandas DataFrame 创建饼图
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