在 seaborn 条形图顶部显示计数答案

【问题标题】：Display count on top of seaborn barplot在 seaborn 条形图顶部显示计数
【发布时间】：2019-08-01 22:36:25
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据框：

  User   A       B     C
   ABC   100    121   OPEN
   BCD   200    255   CLOSE
   BCD   500    134   OPEN
   DEF   600    125   CLOSE
   ABC   900    632   OPEN
   ABC   150    875   CLOSE
   DEF   690    146   OPEN

我正在尝试在“用户”列上显示计数图。代码如下：

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(20,10))
graph = sns.countplot(ax=ax1,x='User', data=df)
graph.set_xticklabels(graph.get_xticklabels(),rotation=90)
for p in graph.patches:
    height = p.get_height()
    graph.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 0.1,
        'Hello',ha="center")

输出如下：

但是，我想将字符串“Hello”替换为“用户”列的 value_counts。当我添加代码以将标签添加到图形时：

for p in graph.patches:
    height = p.get_height()
    graph.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 0.1,
        df['User'].value_counts(),ha="center")

我得到的输出为：

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

df['User'].value_counts() 将返回一个包含用户列唯一值计数的系列。

无需详细分析您的代码，您可以通过使用计数器索引 value_counts 的结果来纠正它：

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(20,10))
graph = sns.countplot(ax=ax1,x='User', data=df)
graph.set_xticklabels(graph.get_xticklabels(),rotation=90)
i=0
for p in graph.patches:
    height = p.get_height()
    graph.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 0.1,
        df['User'].value_counts()[i],ha="center")
    i += 1

使用您的样本数据，它会生成以下图表：

根据@ImportanceOfBeingErnest 的建议，以下代码使用更简单的代码生成相同的输出，使用高度变量本身而不是索引的 value_counts：

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(20,10))
graph = sns.countplot(ax=ax1,x='User', data=df)
graph.set_xticklabels(graph.get_xticklabels(),rotation=90)
for p in graph.patches:
    height = p.get_height()
    graph.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 0.1,height ,ha="center")

【讨论】：

你可以直接用height代替df['User'].value_counts()[i]。
是的，它会使代码更简单。感谢您指出这一点，@ImportanceOfBeingErnest

【解决方案2】：

其他解决方案

#data
labels=data['Sistema Operativo'].value_counts().index
values=data['Sistema Operativo'].value_counts().values

plt.figure(figsize = (15, 8))
ax = sns.barplot(x=labels, y=values)
for i, p in enumerate(ax.patches):
    height = p.get_height()
    ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 0.1, values[i],ha="center")

Chart Image

【讨论】：

【解决方案3】：

matplotlib 3.4.0 中的新功能

我们现在可以使用内置的Axes.bar_labelautomatically annotate bar plots，所以我们需要做的就是访问/提取seaborn plot的Axes。

Seaborn 提供了几种绘制计数的方法，每种方法的计数聚合和Axes 处理方式略有不同：

seaborn.countplot（最直接）

这会自动聚合计数并返回Axes，因此只需直接标记ax.containers[0]：
```
ax = sns.countplot(x='User', data=df)
ax.bar_label(ax.containers[0])
```
seaborn.catplot 与 kind='count'

这会将countplot 绘制到FacetGrid 上，因此在标记ax.containers[0] 之前首先从网格中提取Axes：
```
grid = sns.catplot(x='User', kind='count', data=df)
ax = grid.axes[0, 0]
ax.bar_label(ax.containers[0])
```

seaborn.barplot

这会返回一个Axes，但不会汇总计数，因此在标记ax.containers[0]之前首先计算Series.value_counts：

counts = df.User.value_counts().rename_axis('user').reset_index(name='count')

ax = sns.barplot(x='user', y='count', data=counts)
ax.bar_label(ax.containers[0])

如果您使用的是hue：

hue 绘图将包含在多个条形组中，因此在这种情况下 ax.containers 需要迭代：

ax = sns.countplot(x='User', hue='C', data=df)
for container in ax.containers:
    ax.bar_label(container)

【讨论】：

【解决方案4】：

注意：此解决方案不会尝试在条形顶部显示计数。相反，这个简单的解决方案将打印条内的值。在某些情况下，这可能是一个优雅的解决方案。

import seaborn as sns

ax=sns.countplot(x=df['category'], data=df);
for p in ax.patches:
    ax.annotate(f'\n{p.get_height()}', (p.get_x()+0.2, p.get_height()), ha='center', va='top', color='white', size=18)

【讨论】：