如何绘制带注释的水平堆积条

Question

• 我在 matplotlib Discrete distribution as horizontal bar chart 上使用离散分布示例作为水平条形图示例来创建图表，显示 2017 年什罗普郡选举中的投票份额。

• 但是，因为我不知道如何操作数据，所以我不得不在程序中手动输入我的数据，这显然是我自己的无知。

• 我在 CSV 文件中有相关数据，因此可以将其作为数据框加载。

  • CSV 的每个选区都有一行，其中每个政党（保守党、LD、工党、绿色、独立党）的投票百分比有 63 列，所以有 5 个实质性列。

• 我需要有关如何更改数据形式以使其类似于此图表的输入的建议。

• 我不确定它是什么，但似乎可能是具有键和值的字典类型：

我的数据部分读取：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

category_names = ['Labour', 'LD', 'Indep', 'Green', 'Tory']
results = {'Abbey': [16, 56, 4,0, 24],
           'Albrighton': [0, 0, 32, 0, 68],
           'Alveley & Claverley': [0, 25, 0, 0, 75],
           'Bagley': [30, 30, 0, 0, 40],
           'Battlefield': [34, 0, 0, 9, 57],
           'Bayston Hill, Column & Sutton': [53, 4, 3, 7, 33],
           'Belle Vue': [43,28,0,5,24]}


# setup dataframe using the dict provided in the OP
df = pd.DataFrame(results, index=category_names)

# display(df)
        Abbey  Albrighton  Alveley & Claverley  Bagley  Battlefield  Bayston Hill, Column & Sutton  Belle Vue
Labour     16           0                    0      30           34                             53         43
LD         56           0                   25      30            0                              4         28
Indep       4          32                    0       0            0                              3          0
Green       0           0                    0       0            9                              7          5
Tory       24          68                   75      40           57                             33         24

• 当作为 pandas 数据帧输入时，我试图直接从 csv 文件中获取要格式化的数据。

• 尝试了值方法和 to_dict 方法，虽然他们得到的数据看起来相似，但并不完全正确。

  • 我认为有必要将数据分成键和值，但这是我的知识达到极限的地方。

Answer 1

• 两个选项都使用来自 OP 的 DataFrame df。
• 使用 pandas.DataFrame.plot 和参数 stacked=True

选项 1：'Party' 作为 y 轴

使用版本 3.4.2 中的 matplotlib

• 使用matplotlib.pyplot.bar_label
• 有关其他格式选项，请参阅 matplotlib: Bar Label Demo 页面。
• 在 pandas 1.3.2、python 3.8^1. 和 matplotlib 3.4.2^{1.[ 中测试=85=]}
  • ^{1.要求的最低版本}
  • labels = [f'{v.get_width():.0f}' if v.get_width() > 0 else '' for v in c ] 不使用赋值表达式 (:=)
• 对竖线使用 .get_height()。

ax = df.plot.barh(stacked=True, cmap='tab10', figsize=(16, 10))

for c in ax.containers:

    # format the number of decimal places and replace 0 with an empty string
    labels = [f'{w:.0f}' if (w := v.get_width()) > 0 else '' for v in c ]
    
    ax.bar_label(c, labels=labels, label_type='center')

使用matplotlib 3.4.2 之前的版本

• 在循环中提取 .patch 个组件，然后仅绘制大于 0 的值的注释。

# plot 
ax = df.plot.barh(stacked=True, cmap='tab10', figsize=(16, 10))

# annotations:
for p in ax.patches:
    left, bottom, width, height = p.get_bbox().bounds
    if width > 0:
         ax.annotate(f'{width:0.0f}', xy=(left+width/2, bottom+height/2), ha='center', va='center')

选项 2：'Ward' 作为 y 轴

• 使用pandas.DataFrame.T交换Index和Columns
  • 'Ward' 现在将成为索引，'Party' 将成为列

# transpose df from the OP so Party is the in the columns and Ward is the index
dft = df.T

# display(dft)
                               Labour  LD  Indep  Green  Tory
Abbey                              16  56      4      0    24
Albrighton                          0   0     32      0    68
Alveley & Claverley                 0  25      0      0    75
Bagley                             30  30      0      0    40
Battlefield                        34   0      0      9    57
Bayston Hill, Column & Sutton      53   4      3      7    33
Belle Vue                          43  28      0      5    24

使用版本 3.4.2 中的 matplotlib

# plot
ax = df.T.plot.barh(stacked=True, figsize=(16, 10))

plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5))

# annotations:
for c in ax.containers:
    
    # format the number of decimal places and replace 0 with an empty string
    labels = [f'{w:.0f}' if (w := v.get_width()) > 0 else '' for v in c ]
    
    ax.bar_label(c, labels=labels, label_type='center')

使用matplotlib 3.4.2 之前的版本

# plot
ax = dft.plot.barh(stacked=True, figsize=(16, 10))

plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5))

# annotations:
for p in ax.patches:
    left, bottom, width, height = p.get_bbox().bounds
    if width > 0:
         ax.annotate(f'{width:0.0f}', xy=(left+width/2, bottom+height/2), ha='center', va='center')