Python Matplotlib：条形图顶部的线，左侧的图例，无样条曲线

我在调整下图时遇到问题

以下是数据帧的外观：

   Year  Some  All     Ratio
0  2016     9  157  0.057325
1  2017    13  189  0.068783
2  2018    21  216  0.097222
3  2019    18  190  0.094737
4  2020    28  284  0.098592

以下是我想做的：

• 橙色线应该在横杆的前面。我尝试使用

  zorder

  参数，但没有效果。我还尝试切换Axis对象的顺序，但它什么也没做
• 我想要左边的图例。在下面的代码中，您会注意到我使用了一个稍大的

  figsize

  参数。如果我用小一点的，图例会神奇地向左移动，但我不想用小一点的
• 我想在每个条顶部的条形图上标注相应的值。我尝试对每个值进行迭代，并使用

  ax.annotate

  对条形图进行单独注释，但无法自动将值居中。在这个最小的例子中，所有的值都是三位数，但在原始数据中，我有四位数的数字，我找不到一个好方法使它们都居中
• 最后，我想去掉上面和右边的刺。下面是我的代码 因为某种原因没有移除它们

下面是帮助人们入门的代码

data={'Year'：{0:'2016'，1:'2017'，2:'2018'，3:'2019'，4:'2020'}，
'一些'：{0:9，1:13，2:21，3:18，4:28}，
'全部'：{0:157，1:189，2:216，3:190，4:284}，
‘比率’：{0:0.05732484076433121，
1: 0.06878306878306878,
2: 0.09722222222222222,
3: 0.09473684210526316,
4: 0.09859154929577464}}
df=_______;导入____;（“熊猫”）.数据帧（数据）
ax=df.绘图（x=“年”，y=“比率”，
kind=“line”，linestyle='-'，marker='o'，color=“orange”，
figsize=（（24,12））
)
df.绘图（x=“年”，y=“全部”，
kind=“bar”，ax=ax，secondary\u y=True
)
ax.spines['top'].set_可见（假）
ax.spines['右'].set_可见（假）

下面的答案是从这个答案复制过来的

将熊猫作为pd导入
从matplotlib导入pyplot作为plt
数据={'Year'：{0:'2016'，1:'2017'，2:'2018'，3:'2019'，4:'2020'}，
'一些'：{0:9，1:13，2:21，3:18，4:28}，
'全部'：{0:157，1:189，2:216，3:190，4:284}，
‘比率’：{0:0.05732484076433121，
1: 0.06878306878306878,
2: 0.09722222222222222,
3: 0.09473684210526316,
4: 0.09859154929577464}}
df=pd.DataFrame（数据）
ax1=df.plot（x=“年”，y=“全部”，
kind=“bar”，
)
对于df.All.items（）中的i，a：
ax1.text（i，a，str（a），ha='center'，va='bottom'，fontsize=18）
xlims=ax1.get_xlim（）
ax2=测向图（x=“年”，y=“比率”，
kind=“line”，linestyle='-'，marker='o'，color=“orange”，ax=ax1，secondary_y=True，
figsize=（（24,12））
)
ax2.set_xlim（xlims）#需要，因为直线图缩短了xlims
#ax1.get_legend（）。将_bbox_设置为_锚（（0.03,0.9,0.1,0.1））#loc='best'时的不可预测行为
#ax1.legend（loc='左上方'）#在本例中，这将创建第二个图例
ax1.获取图例（）.删除（）#删除位置不正确的图例
handles1，labels1=ax1.get_legend_handles_labels（）
handles2，labels2=ax2.get_legend_handles_labels（）
ax1.图例（handles=handles1+handles2，#创建新图例
标签=标签1+标签2，
loc='左上'）
#ax1.yaxis.tick_right（）#将ax1的Ytick放置在右侧
ax2.yaxis.tick_left（）#将ax2的Ytick放置在左侧
ax2.set_ylabel（'比率'）
ax2.yaxis.set_label_position（'左'）
ax1.axes.yaxis.set_ticks（[]）#删除ticks
对于ax-in（ax1、ax2）：
对于“顶部”、“右侧”中的位置：
ax.spines[where].set_可见（False）
plt.show（）