仅在堆叠条形顶部添加总值

Question

我正在使用以下条形图：

我想仅添加 条形顶部每个索引的总量，如下所示：

但是，当我使用以下代码时，我只获得每个堆栈的一部分酒吧。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [['0.01 - 0.1','A'],['0.1 - 0.5','B'],['0.5 - 1.0','B'],['0.01 - 0.1','C'],['> 2.5','A'],['1.0 - 2.5','A'],['> 2.5','A']]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Size','Index'])

### plot

df_new = df.sort_values(['Index'])

list_of_colors_element = ['green','blue','yellow','red','purple']

# Draw
piv = df_new.assign(dummy=1) \
            .pivot_table('dummy', 'Index', 'Size', aggfunc='count', fill_value=0) \
            .rename_axis(columns=None)
ax = piv.plot.bar(stacked=True, color=list_of_colors_element, rot=0, width=1)

ax.bar_label(ax.containers[0],fontsize=9)

# Decorations
plt.title("Index coloured by size", fontsize=22)
plt.ylabel('Amount')
plt.xlabel('Index')
plt.grid(color='black', linestyle='--', linewidth=0.4)
plt.xticks(range(3),fontsize=15)
plt.yticks(fontsize=15)

plt.show()

我尝试过不同种类的 ax.bar_label(ax.containers[0],fontsize=9) 但没有一个显示条形总数​​。

Answer 1

正如特伦顿指出的那样， bar_label< /a> 仅当最上面的段永远不为零（即存在于每个堆栈中）时才可用，否则不可用。以下是这两种情况的示例。

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如果最上面的段永远不为零，请使用 bar_label

在此示例中，所有 A 都存在最上面的段（紫色 '>2.5'） 、 B 和 C，因此我们可以只使用 ax.bar_label(ax.containers[-1])：

df = pd.DataFrame({'Index': [*'AAAABBCBC'], 'Size': ['0.01-0.1', '>2.5', '1.0-2.5', '>2.5', '0.1-0.5', '0.5-1.0', '0.01-0.1', '>2.5', '>2.5']})
piv = pd.crosstab(df['Index'], df['Size'])
ax = piv.plot.bar(stacked=True)

# auto label since none of the topmost segments are missing
ax.bar_label(ax.containers[-1])

< /a>

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否则，手动求和和标记

在 OP 的示例中，最上面的段（紫色 '>2.5'）并不总是存在（B 和C），因此需要手动求和。

如何计算总数将取决于您的特定数据框。在 OP 的情况下，A、B 和 C 是行，因此总计应计算为 sum(axis=1):

df = pd.DataFrame({'Index': [*'AAAABBC'], 'Size': ['0.01-0.1', '>2.5', '1.0-2.5', '>2.5', '0.1-0.5', '0.5-1.0', '0.01-0.1']})
piv = pd.crosstab(df['Index'], df['Size'])
ax = piv.plot.bar(stacked=True)

# manually sum and label since some topmost segments are missing
for x, y in enumerate(piv.sum(axis=1)):
    ax.annotate(y, (x, y+0.1), ha='center')

< /a>