Python 如何注释堆叠条形图的每一段

我一直在尝试用叠加条形图的值对每个子数量进行注释，如上图所示（值不准确，只是一个示例）

我使用的数据帧：

链接帖子与我的问题有些相似，但我不理解答案中给出的代码，也没有给出任何解释

导入和数据帧

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
数据={'var'：['TR'，'AC'，'F&B']，'2019年第一季度'：[66001256588]，'2019年第二季度'：[65661309586]，'2019年第三季度'：[73831525673]}
df=pd.DataFrame（数据）
df.set_索引（'var'，in place=True）
#显示（df）
2019年第一季度2019年第二季度2019年第三季度
变量
TR 6600 6566 7383
AC 1256 1309 1525
餐饮58858673

从

matplotlib v3.4.2版开始更新

使用
有关其他格式选项，请参见页面
使用
pandas v1.2.4
进行测试，该版本使用
matplotlib
作为绘图引擎

ax=df.T.plot.bar（叠加=True，figsize=（6,5），rot=0）
对于ax容器中的c：
ax.bar_标签（c，标签类型='center'）
ax.图例（title='Categories'，bbox_to_anchor=（1.05,1），loc='左上角'）


注释资源-来自
matplotlib v3.4.2









原始答案-在matplotlib v3.4.2版之前

数据帧，然后与
stacked=True
一起使用
返回一个
ndarray
，每列返回一个
subplot=True
。

在本图中，
ax.patches
包含9个对象，每个条的每个段对应一个对象。

通过使用此对象的关联方法，可以提取
高度
、
宽度
、
x
和
y
位置，并用于注释矩形




这个问题与另一个问题的不同之处在于，另一个问题需要提取和使用标签的替代文本，并且这个数据帧需要转换

ax=df.T.plot.bar（叠加=True）
plt.图例（title='Categories'，bbox_to_anchor=（1.05,1），loc='左上角'）
对于i，枚举中的rect（ax.patches）：
#找到所有东西的位置
高度=矩形。获取高度（）
width=rect.get_width（）
x=rect.get_x（）
y=rect.get_y（）
#条的高度是计数值，可以用作标签
label_text=f'{height:.0f}'
标签x=x+宽度/2
标签y=y+高度/2
#如果标签等于0，则不包括标签
如果高度>0.001：
ax.text（label_x，label_y，label_text，ha='center'，va='center'，fontsize=8）

使用Matplotlib 3.4.2更新更容易。
df.iloc[1:].T.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()