相关疑难解决方法(0)

我被困在一些感觉应该相对容易的事情上.我下面的代码是基于我正在研究的更大项目的示例.我没有理由发布所有细节,所以请接受我带来的数据结构.

基本上,我正在创建一个条形图,我只是想弄清楚如何在条形图上添加值标签(在条形图的中心,或者在它上面).一直在寻找网络上的样本,但没有成功实现我自己的代码.我相信解决方案要么是'text',要么是'annotate',但是我:a)不知道使用哪一个(一般来说,还没弄清楚何时使用哪个).b)无法看到要么呈现价值标签.非常感谢您的帮助,我的代码如下.提前致谢!

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.mpl_style', 'default') 
%matplotlib inline

# Bring some raw data.
frequencies = [6, 16, 75, 160, 244, 260, 145, 73, 16, 4, 1]

# In my original code I create a series and run on that, 
# so for consistency I create a series from the list.
freq_series = pd.Series.from_array(frequencies)

x_labels = [108300.0, 110540.0, 112780.0, 115020.0, 117260.0, 119500.0, 
            121740.0, 123980.0, 126220.0, 128460.0, 130700.0]

# Plot the figure. …

我正在寻找一种方法来使用我的DataFrame中的舍入数值来在Pandas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,但注释都集中在x刻度上:

>>> 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')

我想看看如何在Seaborn中做两件事,使用条形图来显示数据框中的值,但不在图表中

1)我想在绘制另一个字段时显示数据框中一个字段的值.例如,下面,我正在绘制'tip',但我想将'total_bill'的值置于每个柱的中心位置(即星期五上方325.88,星期六上方1778.40等)

2)有没有办法缩放条形的颜色,最小值'total_bill'具有最亮的颜色(在本例中为星期五),最高值'total_bill'具有最暗颜色.显然,当我进行缩放时,我会坚持使用一种颜色(即蓝色).

谢谢!我确信这很容易,但我很想念它..

虽然我看到其他人认为这是另一个问题(或两个)的重复,但我错过了如何使用图中没有的值作为标签或阴影的基础的部分.怎么说,用total_bill作为基础.对不起,我根据这些答案无法弄明白.

从以下代码开始,

import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-    book/master/ch08/tips.csv", sep=',')
groupedvalues=df.groupby('day').sum().reset_index()
g=sns.barplot(x='day',y='tip',data=groupedvalues)

我得到以下结果:

临时解决方案:

for index, row in groupedvalues.iterrows():
    g.text(row.name,row.tip, round(row.total_bill,2), color='black', ha="center")

在着色上,使用下面的示例,我尝试了以下内容:

import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-book/master/ch08/tips.csv", sep=',')
groupedvalues=df.groupby('day').sum().reset_index()

pal = sns.color_palette("Greens_d", len(data))
rank = groupedvalues.argsort().argsort() 
g=sns.barplot(x='day',y='tip',data=groupedvalues)

for index, row in groupedvalues.iterrows():
    g.text(row.name,row.tip, round(row.total_bill,2), color='black', ha="center")

但这给了我以下错误:

AttributeError:'DataFrame'对象没有属性'argsort'

所以我尝试了修改:

import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-book/master/ch08/tips.csv", sep=',') …

我有以下代码可以在 seaborn 中生成条形图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
print(df):
    A   B   C   D
0   15  21  13   5
1   14  94  99  14
2   11  11  13  69
3   27  90  37   6
4   51  93  92  24
..  ..  ..  ..  ..
95  45  40  85  62
96  44  48  61  43
97  39  66  72  72
98  51  97  17  32
99  51  42  29  15 …