如何将两列熊猫数据框绘制为水平条形图？

Question

我正在尝试比较数据框中的两列，并希望使用 Seaborn 将它们绘制为水平条形图。在下图中，仅绘制了一列（'budget2019'）。

1) 我如何在它旁边绘制第二列 ('budget2018')，以便更好地查看两列值之间的演变，并直观地比较每个“部”的两个条形？

2) 如何将 x 值放在每个条的末尾，以便人们可以看到（读取）每个条上的 x 值，而不必低头，并尝试近似价值？因为现在在实际情节上，人们无法真正直接从条形图中读取 x 值。 （看图很难得到准确的值）

3) 在我将它绘制在“budget2019”条旁边的“budget2018”条之后，有没有办法将演变百分比也放在图上？为了在视觉上更好地阅读，两列之间的百分比变化是多少？

这是我的数据框：

这是我现在用来绘制的代码：

plt.figure(figsize=(15,8))

sns.set(style="darkgrid")

#ax = sns.barplot(x="budget2018", y="ministere", data=budget, label="Total")
sns.set_color_codes("pastel")
sns.barplot(x="budget2019", y="ministere", data=budget, label="Budget 2019")

sns.despine(left=True, bottom=True)

plt.tight_layout()
plt.show()

PS：如果 Seaborn 不可行，单独使用 Matplotlib 的解决方案也可以。需要的是水平条，就像我的情节一样，否则 yticks 不可读。

编辑（使用 ImportanceOfBeingErnest 评论中的代码后）：

@ImportanceOfBeingErnest 评论后，这是我实际看到的情节。它非常接近我的需要。

Answer 1

要使用 seaborn，您必须使用使用 melt 创建的中间数据帧来生成“长格式”数据帧。

df2 = pd.melt(budget, id_vars=['ministere'], value_vars=['budget2018','budget2019'], var_name='year')

然后使用hue= 参数绘制两列：

fig,ax = plt.subplots()
sns.set_color_codes("pastel")
sns.barplot(x="value", y="ministere", hue="year", data=df2, palette='pastel')

根据要求调整标签相当容易（您会在 SO 上找到很多其他示例）：

for i,m in budget.iterrows():
    ax.annotate(s='{:.2f}%'.format(m.loc['evolution_percent']),
                xy=(m.loc[['budget2018','budget2019']].max(),i),
                xytext=(10,0),
                textcoords='offset pixels',
                ha='left',
                va='center'
               )

labels = ['{:s}\n(2019: {:.2f}€)'.format(d.ministere,d.budget2019) for _,d in budget.iterrows()]
ax.set_yticklabels(labels)