将 y 轴格式化为百分比

Question

我有一个用熊猫创建的现有情节，如下所示：

df['myvar'].plot(kind='bar')

y 轴的格式为浮点数，我想将 y 轴更改为百分比。我发现的所有解决方案都使用 ax.xyz 语法，并且我只能将代码放在上面创建绘图的行下方（我不能将 ax=ax 添加到上面的行中。）

如何在不改变上述行的情况下将 y 轴格式化为百分比？

这是我找到的解决方案但需要我重新定义情节：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as mtick

data = [8,12,15,17,18,18.5]
perc = np.linspace(0,100,len(data))

fig = plt.figure(1, (7,4))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.plot(perc, data)

fmt = '%.0f%%' # Format you want the ticks, e.g. '40%'
xticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax.xaxis.set_major_formatter(xticks)

plt.show()

上述解决方案的链接：Pyplot: using percentage on x axis

Answer 1

如果 yticks 介于 0 和 1 之间，则另一种单行解决方案：

plt.yticks(plt.yticks()[0], ['{:,.0%}'.format(x) for x in plt.yticks()[0]])

Answer 2

您可以在一行中执行此操作而无需导入任何内容： plt.gca().yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter('{}%'.format))

如果你想要整数百分比，你可以这样做： plt.gca().yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter('{:.0f}%'.format))

您可以使用ax.yaxis 或plt.gca().yaxis。 FuncFormatter 仍然是 matplotlib.ticker 的一部分，但您也可以使用 plt.FuncFormatter 作为快捷方式。

Answer 3

根据@erwanp的回答，可以使用Python 3的formatted string literals，

x = '2'
percentage = f'{x}%' # 2%

在FuncFormatter() 内并与lambda 表达式结合。

全部包装：

ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda y, _: f'{y}%'))

Answer 4

我迟到了，但我意识到这一点：ax 可以替换为plt.gca() 对于那些不使用轴而只使用子图的人。

呼应@Mad Physicist 的答案，使用包PercentFormatter 会是：

import matplotlib.ticker as mtick

plt.gca().yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(1))
#if you already have ticks in the 0 to 1 range. Otherwise see their answer

Answer 5

这晚了几个月，但我用 matplotlib 创建了PR#6251 以添加一个新的PercentFormatter 类。使用这个类，您只需要一行来重新格式化您的轴（如果您计算 matplotlib.ticker 的导入，则需要两条）：

import ...
import matplotlib.ticker as mtick

ax = df['myvar'].plot(kind='bar')
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())

PercentFormatter() 接受三个参数，xmax、decimals、symbol。 xmax 允许您设置对应于轴上 100% 的值。如果您有从 0.0 到 1.0 的数据并且您希望将其从 0% 显示到 100%，这很好。只需PercentFormatter(1.0)。

另外两个参数可以设置小数点后的位数和符号。它们分别默认为None 和'%'。 decimals=None 将根据您显示的轴数自动设置小数位数。

更新

PercentFormatter 在 2.1.0 版中被引入到 Matplotlib 中。

Answer 6

我建议使用seaborn 的替代方法

工作代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
data=np.random.rand(10,2)*100
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
ax= sns.lineplot(data=df, markers= True)
ax.set(xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', title='title')
#changing ylables ticks
y_value=['{:,.2f}'.format(x) + '%' for x in ax.get_yticks()]
ax.set_yticklabels(y_value)

Answer 7

pandas 数据框图将为您返回 ax，然后您就可以开始任意操作坐标轴了。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,5))

# you get ax from here
ax = df.plot()
type(ax)  # matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot

# manipulate
vals = ax.get_yticks()
ax.set_yticklabels(['{:,.2%}'.format(x) for x in vals])

Answer 8

对于那些正在寻找快速单线的人：

plt.gca().set_yticklabels(['{:.0f}%'.format(x*100) for x in plt.gca().get_yticks()]) 

或者如果您使用 Latex 作为轴文本格式化程序，则必须添加一个反斜杠 '\'

plt.gca().set_yticklabels(['{:.0f}\%'.format(x*100) for x in plt.gca().get_yticks()]) 

Answer 9

Jianxun 的解决方案为我完成了这项工作，但破坏了窗口左下角的 y 值指示器。

我最终改用了FuncFormatter（并且还按照here的建议去除了不必要的尾随零）：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,5))

ax = df.plot()
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda y, _: '{:.0%}'.format(y))) 

一般来说，我建议使用FuncFormatter 进行标签格式化：它可靠且用途广泛。