pandas条形图显示数值

是如何设置标签旋转的？

你可以通过在绘图函数中传入参数 `rotation` 来设定标签的旋转角度。例如，如果要将标签逆时针旋转 45 度，可以这样写：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    'year': [2018, 2019, 2020, 2021],
    'sales': [100, 200, 150, 180]
})

# 绘制条形图并设定标签旋转角度
ax = df.plot(kind='bar', x='year', y='sales')
ax.set_xticklabels(df['year'], rotation=45)

# 显示图形
plt.show()

这样，标签文字就会被旋转 45 度，方便观察。

相关问题

pandas绘制条形图添加数值标签

### 回答1：
可以使用matplotlib库中的text函数在条形图上添加数值标签。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [20, 30, 40], 'C': [15, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制条形图
ax = df.plot(kind='bar')

# 添加数值标签
for i in ax.containers:
ax.bar_label(i, label_type='edge')

plt.show()

### 回答2：
在Pandas中绘制条形图并添加数值标签可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的模块和库，包括pandas、matplotlib.pyplot和numpy。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，创建一个包含要绘制的数据的DataFrame。

data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],
        '人口': [2154, 2424, 1404, 1092]}
df = pd.DataFrame(data)

然后，使用pandas的plot.bar()函数绘制条形图，并将参数设置为添加数值标签。

plt.bar(df['城市'], df['人口'])
plt.ylabel('人口')
plt.xlabel('城市')
plt.title('中国四大一线城市人口')

为了在条形图上添加数值标签，我们可以使用matplotlib的text()函数循环遍历每个条形图，并将数值标签添加到每个条形图的中心位置。

for i, v in enumerate(df['人口']):
    plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom')

最后，使用plt.show()函数显示最终的条形图。

plt.show()

综上所述，以上步骤可以通过使用Pandas绘制条形图并添加数值标签。

### 回答3：
在使用Pandas绘制条形图时，我们可以通过一些方法来添加数值标签。下面我将介绍两种常用的方法：

方法一：使用annotate函数
1. 首先，我们需要调用Pandas中的plot函数，选择绘制条形图。例如：df.plot(kind='bar')。
2. 然后，我们可以使用for循环遍历每个条形，并使用annotate函数添加数值标签。
例如：

   for p in ax.patches:
       ax.annotate(str(int(p.get_height())), (p.get_x() + p.get_width() / 2, p.get_height()), ha='center', va='bottom')

这段代码将在每个条形的中间位置添加数值标签。

方法二：使用plt.text函数
1. 首先，我们需要调用Pandas中的plot函数，选择绘制条形图。例如：df.plot(kind='bar')。
2. 然后，我们可以使用for循环遍历每个条形，并使用plt.text函数添加数值标签。
例如：

   for i in ax.patches:
       ax.text(i.get_x() + i.get_width() / 2, i.get_height(), str(int(i.get_height())), ha='center', va='bottom')

这段代码将在每个条形的顶部位置添加数值标签。

以上两种方法都可以在绘制条形图时添加数值标签。你可以根据实际需求选择其中一种方法。需要注意的是，pandas和matplotlib的版本会对代码的兼容性有一定影响，建议在使用之前确认自己所使用的版本。

bar_chart_rac df 条形图显示数值为2位小数

要在使用 `bar_chart_race` 库绘制的条形图中显示两位小数的数值，你可以使用 `round()` 函数来对数据进行四舍五入。以下是一个示例代码：

import bar_chart_race as bcr
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1.2345, 2.3456, 3.4567],
        'B': [4.5678, 5.6789, 6.7890],
        'C': [7.8901, 8.9012, 9.0123]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据四舍五入到两位小数
df_rounded = df.round(2)

# 使用 bar_chart_race 库绘制条形图
bcr.bar_chart_race(df_rounded)

在上面的示例中，`df` 是包含原始数据的 DataFrame，通过 `round(2)` 函数将数据四舍五入到两位小数的 `df_rounded`。然后，使用 `bar_chart_race` 库绘制条形图时，将使用 `df_rounded` 数据。