python-3.x - 在 Matplotlib 中为 value_counts().plot 添加值文本

Question

给出如下代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(['A','A','A','B','B','C'], columns = ['letters'])
df.value_counts()
df.letters.value_counts().sort_values().plot(kind = 'bar')

出去：

我想为每个条添加值文本，我怎么能在 Matplotlib 中做到这一点？谢谢。

更新的代码和数据集：

给定一个小数据集如下：

  letters  numbers
0       A       10
1       A        4
2       A        3
3       B       12
4       B        7
5       C        9
6       C        8

代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

bins = [0, 5, 10, 20]
df['binned'] = pd.cut(df['numbers'], bins = bins)

def addlabels(x, y):
    for i in range(len(x)):
        plt.text(i, y[i], y[i])

plt_df = df.binned.value_counts().sort_values()
plt.bar(plt_df.index, plt_df.values)
addlabels(plt_df.index, plt_df.values)

输出：

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'pandas._libs.interval.Interval'

标签： python-3.xpandasmatplotlib

Answer 1

尝试：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def addlabels(x,y):
    for i in range(len(x)):
        plt.text(i, y[i], y[i], ha = 'center')

df = pd.DataFrame(['A','A','A','B','B','C'], columns = ['letters'])
plt_df = df.letters.value_counts().sort_values()

plt.bar(plt_df.index, plt_df.values)
addlabels(plt_df.index, plt_df.values)