Python 在条形图上用值注释条形图

我正在寻找一种方法，用数据框中的四舍五入数值在熊猫条形图中注释我的条形图

>>> df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(2),'B':np.random.rand(2)},index=['value1','value2'] )         
>>> df
                 A         B
  value1  0.440922  0.911800
  value2  0.588242  0.797366

我想得到这样的东西：

我尝试使用此代码示例，但注释都以x记号为中心：

>>> ax = df.plot(kind='bar') 
>>> for idx, label in enumerate(list(df.index)): 
        for acc in df.columns:
            value = np.round(df.ix[idx][acc],decimals=2)
            ax.annotate(value,
                        (idx, value),
                         xytext=(0, 15), 
                         textcoords='offset points')

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您可以直接从轴的面片获得它：

for p in ax.patches:
    ax.annotate(str(p.get_height()), (p.get_x() * 1.005, p.get_height() * 1.005))

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您需要调整字符串格式和偏移量以使内容居中，可以使用

p.get_width（）

中的宽度，但这应该可以让您开始。除非您跟踪某个位置的偏移，否则它可能不适用于堆叠条形图。

解决方案，该解决方案还使用采样浮点格式处理负值

仍然需要调整偏移量

df=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(2)-1,'B':np.random.rand(2)},index=['val1','val2'] )
ax = df.plot(kind='bar', color=['r','b']) 
x_offset = -0.03
y_offset = 0.02
for p in ax.patches:
    b = p.get_bbox()
    val = "{:+.2f}".format(b.y1 + b.y0)        
    ax.annotate(val, ((b.x0 + b.x1)/2 + x_offset, b.y1 + y_offset))

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斧头告诉我们盒子的大小

x_position=##define a value
y_position=##define a value
for patch in ax.patches:
    b= patch.get_bbox()
    y_value=b.y1-b.y0
    ax.annotate(y_value, "x_position" , "y_position"))
plt.show()

为了更清楚：：
Bbox（x0=3.75，y0=0.0，x1=4.25，y1=868.0）
Bbox（x0=4.75，y0=0.0，x1=5.25，y1=868.0）
Bbox（x0=5.75，y0=0.0，x1=6.25，y1=1092.0）
Bbox（x0=6.75，y0=0.0，x1=7.25，y1=756.0）
Bbox（x0=7.75，y0=0.0，x1=8.25，y1=756.0）
Bbox（x0=8.75，y0=0.0，x1=9.25，y1=588.0）
Bbox（x0=3.75，y0=868.0，x1=4.25，y1=3724.0）
Bbox（x0=4.75，y0=868.0，x1=5.25，y1=3528.0）
Bbox（x0=5.75，y0=1092.0，x1=6.25，y1=3948.0）
Bbox（x0=6.75，y0=756.0，x1=7.25，y1=2884.0）
Bbox（x0=7.75，y0=756.0，x1=8.25，y1=3024.0）
Bbox（x0=0.75，y0=4004.0，x1=1.25，y1=4396.0）
Bbox（x0=1.75，y0=3668.0，x1=2.25，y1=4060.0）
Bbox（x0=2.75，y0=3864.0，x1=3.25，y1=4060.0）

这是程序中patch.get_bbox（）的输出

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我们可以从这里提取边界框细节，并根据我们的要求进行操作

我使用了Tom的解决方案，将要显示的值舍入到两个有效数字

for p in ax.patches:
  ax.annotate(str(round(p.get_height(),2)), (p.get_x() * 1.005, p.get_height() * 1.005))

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Tom搞定了，但我这里有一个更复杂的解决方案：谢谢@TomAugsPurger，下面的方法奏效了：

对于ax.patches中的p:ax.annotate（np.round（p.get_height（），decimals=2），（p.get_x（）+p.get_width（）/2.，p.get_height（）），ha='center'，va='center'，xytext=（0,10），textcoords='offset points'）

另一个问题：如何处理带有负值的条形图？在上面的代码中，标签总是带有正坐标，即使条值是负的。水平条有类似的解决方案吗：kind=barh？我发现这对barh有效：

ax.annotate（str（p.get_width（）），（p.get_x（）+p.get_width（），p.get_y（）），xytext=（5,10），textcoords='offset points'）

谢谢@capitalitpug。我发现添加水平对齐会使您的效果更好<代码>ax.注释（str（int（p.get_width（）），（p.get_x（）+p.get_width（），p.get_y（）），xytext=（-2,4），textcoords='offset points'，horizontalalignment='right'）+1