我正在绘制某些类别中各个办公室的交叉表。我想放一张水平堆叠的条形图,在其中标记每个办公室及其值。

这是一些示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create dataframe
df = pd.DataFrame({'office1': [1, np.nan, np.nan],
                   'office2': [np.nan, 8, np.nan],
                   'office3': [12, np.nan, np.nan],
                   'office4': [np.nan, np.nan, 3],
                   'office5': [np.nan, 5, np.nan],
                   'office6': [np.nan, np.nan, 7],
                   'office7': [3, np.nan, np.nan],
                   'office8': [np.nan, np.nan, 11],
                   'office9': [np.nan, 6, np.nan]},
                  index=['catA', 'catB', 'catC'])

# plot dataframe
ax = df.plot.barh(title="Office Breakdown by Category",
                  legend=False,
                  figsize=(10,7), stacked=True)

这给了我一个很好的起点:

python - 如何从数据框向堆叠的条形图添加自定义注释?-LMLPHP

但是,我想拥有的是:
python - 如何从数据框向堆叠的条形图添加自定义注释?-LMLPHP

经过研究,我想到了以下代码,可以在“类别”轴上正确排列标签:
def annotateBars(row, ax=ax):
    for col in row.index:
        value = row[col]
        if (str(value) != 'nan'):
            ax.text(value/2, labeltonum(row.name), col+","+str(value))

def labeltonum(label):
    if label == 'catA':
        return 0
    elif label == 'catB':
        return 1
    elif label == 'catC':
        return 2

df.apply(annotateBars, ax=ax, axis=1)

但这不包括条的“堆积”。我还尝试了遍历plot命令返回的patches容器(它可以让我检索每个矩形的x&y位置),但是随后我失去了与办公室标签的任何连接。

最佳答案

弄清楚了。如果我遍历数据帧每一行的列,则可以建立我需要的标签列表,这些标签与ax.patches中矩形的进度匹配。解决方案如下:

labels = []
for j in df.columns:
    for i in df.index:
        label = str(j)+": " + str(df.loc[i][j])
        labels.append(label)

patches = ax.patches

for label, rect in zip(labels, patches):
    width = rect.get_width()
    if width > 0:
        x = rect.get_x()
        y = rect.get_y()
        height = rect.get_height()
        ax.text(x + width/2., y + height/2., label, ha='center', va='center')

将其添加到上面的代码中后,将产生:

python - 如何从数据框向堆叠的条形图添加自定义注释?-LMLPHP

现在只需要处理太小的条形标签。

关于python - 如何从数据框向堆叠的条形图添加自定义注释?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/39279404/

10-10 04:01