如何在水平Seaborn条形图上注释文本？

Question

我的问题是，只要我想注释水平条，就会出现一些错误消息：

  

posx和posy应该是有限值

比我看了一下代码，出乎意料的是，我得到了一些仅在使用{ 'filters[orderId]': null, 'filters[status]': [ 'rejected', 'accepted' ], 'filters[orderStatus]': 'A', 'filters[a.c]': 'deepFilter', 'filters[a.d]': 'lightFilters', 'filters[a.e.f]': [ 'Hi', 'There' ], 'filters[a.e.g]': 100, 'page[limit]': 15, 'page[offset]': 0 } 参数时才出现的nan值。

代码：

hue

  

输出：
  楠
  楠
  2.57562
  楠
  楠
  楠
  楠
  1.526325
  楠
  ...

但是，当我删除ax = sns.barplot(x="Points", y="Characters", hue="Average Speeds", data=albion_dataset, palette="Set1", dodge=False) for p in ax.patches: width = p.get_width() print(width) 选项时，就没有nan了，注释也可以完美地工作了。数据框本身没有nan值。如何解决此问题，以便可以使用色相功能。 对于x和hue，dtype是hue，对于y，dtypes是floats。

更新： 找到了一种注释条的方法，但是现在最后一个条没有注释文本。

object

此外，由于上述代码未考虑色相值的顺序，因此如何将色相图例中的文本添加到条形图。因此，我在条上得到了错误的值。

Answer 1

一种选择是依靠补丁本身的宽度，而不是尝试使条形与数据框匹配：

tips = sns.load_dataset("tips")
tips.loc[(tips.day=="Thur")&(tips.sex=='Female')] = np.nan
tips.loc[(tips.day=="Sat")&(tips.sex=='Male')] = np.nan
ax = sns.barplot(y="day", x="total_bill", hue="sex", data=tips, ci=None)

for p in ax.patches:
    ax.annotate("%.4f" % p.get_width(), xy=(p.get_width(), p.get_y()+p.get_height()/2),
            xytext=(5, 0), textcoords='offset points', ha="left", va="center")

如果您需要了解hue的值（或访问与每个条形对应的子数据框），那么我建议您显式传递一个order=和一个hue_order=参数，所以您知道绘制条的顺序。

import itertools
tips = sns.load_dataset("tips")
tips.loc[(tips.day=="Thur")&(tips.sex=='Female')] = np.nan
tips.loc[(tips.day=="Sat")&(tips.sex=='Male')] = np.nan

group_col = 'day'
hue_col = 'sex'
order=['Sat','Sun','Thur','Fri']
hue_order = ['Female','Male']

ax = sns.barplot(y=group_col, x="total_bill", hue=hue_col, order=order, hue_order=hue_order, data=tips, ci=None)

for p,(cur_hue, cur_y) in zip(ax.patches,itertools.product(hue_order,order)):
    temp_df = tips.loc[(tips[group_col]==cur_y)&(tips[hue_col]==cur_hue)]
    # temp_df is the sub-dataframe that corresponds to the current bar `p`. It can contain 0 or more rows
    pos = p.get_width() if p.get_width()>0 else 0
    ax.annotate(cur_hue, xy=(pos, p.get_y()+p.get_height()/2),
                xytext=(5, 0), textcoords='offset points', ha="left", va="center")