Pandas Bar plot，如何注释分组的水平条形图

Question

我问这个问题是因为我还没有找到一个关于如何注释分组水平 Pandas 条形图的工作示例。我知道以下两个：

• Annotate bars with values on Pandas bar plots
• Pandas, Bar Chart Annotations

但它们都是关于垂直条形图的。即，要么没有水平条形图的解决方案，要么没有完全工作。

在解决这个问题几周后，我终于可以用示例代码提出问题，这几乎是我想要的，只是不是 100% 有效。需要您的帮助才能达到 100%。

我们来了，full code is uploaded here。结果如下所示：

您可以看到它几乎可以工作，只是标签没有放在我想要的位置，我自己无法将它们移动到更好的位置。此外，因为图表栏的顶部是用来显示错误栏的，所以我真正想要的是将注释文本移向 y 轴，整齐地排列在左侧或右侧y 轴，取决于 X 值。例如，这是我的同事可以使用 MS Excel 执行的操作：

Python 可以用 Pandas 图表做到这一点吗？

我将上面网址中的代码包含在注释中，一个是我能做的一切，另一个是参考（来自In [23]）：

# my all-that-I-can-do
def autolabel(rects):
    #if height constant: hbars, vbars otherwise
    if (np.diff([plt.getp(item, 'width') for item in rects])==0).all():
        x_pos = [rect.get_x() + rect.get_width()/2. for rect in rects]
        y_pos = [rect.get_y() + 1.05*rect.get_height() for rect in rects]
        scores = [plt.getp(item, 'height') for item in rects]
    else:
        x_pos = [rect.get_width()+.3 for rect in rects]
        y_pos = [rect.get_y()+.3*rect.get_height() for rect in rects]
        scores = [plt.getp(item, 'width') for item in rects]
    # attach some text labels
    for rect, x, y, s in zip(rects, x_pos, y_pos, scores):
        ax.text(x, 
                y,
                #'%s'%s,
                str(round(s, 2)*100)+'%',
                ha='center', va='bottom')

# for the reference 
ax.bar(1. + np.arange(len(xv)), xv, align='center')
# Annotate with text
ax.set_xticks(1. + np.arange(len(xv)))
for i, val in enumerate(xv):
    ax.text(i+1, val/2, str(round(val, 2)*100)+'%', va='center',
ha='center', color='black')             

请帮忙。谢谢。

Answer 1

所以，为了简单起见，我稍微改变了您构建数据的方式：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns 
sns.set_style("white") #for aesthetic purpose only

# fake data
df = pd.DataFrame({'A': np.random.choice(['foo', 'bar'], 100),
                   'B': np.random.choice(['one', 'two', 'three'], 100),
                   'C': np.random.choice(['I1', 'I2', 'I3', 'I4'], 100),
                   'D': np.random.randint(-10,11,100),
                   'E': np.random.randn(100)})

p = pd.pivot_table(df, index=['A','B'], columns='C', values='D')
e = pd.pivot_table(df, index=['A','B'], columns='C', values='E')

ax = p.plot(kind='barh', xerr=e, width=0.85)

for r in ax.patches:
    if r.get_x() < 0: # it it's a negative bar
        ax.text(0.25, # set label on the opposite side
                r.get_y() + r.get_height()/5., # y
                "{:" ">7.1f}%".format(r.get_x()*100), # text
                bbox={"facecolor":"red", 
                      "alpha":0.5,
                      "pad":1},
                fontsize=10, family="monospace", zorder=10)
    else:
        ax.text(-1.5, # set label on the opposite side
                r.get_y() + r.get_height()/5., # y
                "{:" ">6.1f}%".format(r.get_width()*100), 
                bbox={"facecolor":"green",
                      "alpha":0.5,
                      "pad":1},
                fontsize=10, family="monospace", zorder=10)
plt.tight_layout()

给出：

我根据平均值绘制标签并将其放在 0 线的另一侧，这样您就可以确定它永远不会与其他东西重叠，有时会出现错误栏。我在文本后面设置了一个框，因此它反映了平均值。 您需要根据图形大小调整一些值，以便标签适合，例如：

• width=0.85
• +r.get_height()/5. # y
• "pad":1
• fontsize=10
• "{:" ">6.1f}%".format(r.get_width()*100) ：设置标签中字符的总量（这里最少6个，如果小于6个字符，则在右侧填充空白）。它需要family="monospace"

如果有什么不清楚的地方告诉我。

HTH