python dataframe某列数据要做成柱形图 自定义柱形图每个柱子的统计范围，每个柱子范围不一样，添加数据标签

可以使用matplotlib库来绘制自定义柱形图，并且在每个柱子上添加数据标签。具体的实现步骤如下：

1. 导入相关库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建数据框：

假设需要绘制的柱形图的数据如下：

| 名称 | 数量 |
| --- | --- |
| A | 50 |
| B | 100 |
| C | 150 |
| D | 200 |
| E | 250 |

可以使用如下代码创建数据框：

data = {'名称': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], '数量': [50, 100, 150, 200, 250]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 设置柱子范围：

在本例中，我们需要自定义柱子的统计范围，可以直接在数据框中增加一列来表示每个柱子的范围，如下所示：

df['范围'] = [(0, 75), (75, 125), (125, 175), (175, 225), (225, 300)]

4. 绘制柱形图：

使用matplotlib库的bar函数来绘制柱形图，并且设置x轴的刻度为每个柱子的名称，y轴的刻度为每个柱子的数量。同时，设置柱子的颜色为蓝色。

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df['名称'], df['数量'], color='blue')

5. 设置柱子范围：

在绘制柱形图的基础上，我们需要根据柱子的范围来设置每个柱子的宽度。可以使用matplotlib库的Rectangle函数来创建每个柱子，并且设置每个柱子的左边界、宽度和高度。

for i in range(len(df)):
    left = df['范围'][i][0]
    width = df['范围'][i][1] - df['范围'][i][0]
    height = df['数量'][i]
    ax.add_patch(plt.Rectangle((left, 0), width, height, color='blue'))

6. 添加数据标签：

在绘制完所有的柱子之后，我们需要在每个柱子上添加数据标签。可以使用matplotlib库的text函数来实现。其中，x坐标为每个柱子的中心位置，y坐标为每个柱子的数量加上一个偏移量。

for i in range(len(df)):
    x = (df['范围'][i][0] + df['范围'][i][1]) / 2
    y = df['数量'][i] + 5
    ax.text(x, y, str(df['数量'][i]), ha='center')

7. 显示图形：

最后，调用show函数显示图形。

plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'名称': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], '数量': [50, 100, 150, 200, 250]}
df = pd.DataFrame(data)
df['范围'] = [(0, 75), (75, 125), (125, 175), (175, 225), (225, 300)]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df['名称'], df['数量'], color='blue')

for i in range(len(df)):
    left = df['范围'][i][0]
    width = df['范围'][i][1] - df['范围'][i][0]
    height = df['数量'][i]
    ax.add_patch(plt.Rectangle((left, 0), width, height, color='blue'))

for i in range(len(df)):
    x = (df['范围'][i][0] + df['范围'][i][1]) / 2
    y = df['数量'][i] + 5
    ax.text(x, y, str(df['数量'][i]), ha='center')

plt.show()