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我正在绘制一个树形图,并且想知道如何绘制树类的相对百分比,即

A组=100
B组=30
C组=50
D组=20

然后,在图中,它应该 在其“X 组”标签旁边添加:
“A 组”的“50%”
“B 组的“15%”等。
鉴于此代码,我将如何做到这一点?

!pip install squarify
import squarify 
df = pd.DataFrame({'customers':[8,3,4,2], 'cluster':["group A", "group B", "group C", "group D"] })
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=df['cluster'], alpha=.8 )
plt.axis('off')
plt.show();

在此处输入图像描述

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1 回答 1

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假设所有值的总和为 100%,您可以更改标签,然后将新创建的标签改为绘制新创建的标签,或者将其添加到数据框中的描述符中。

仅打印百分比值:

lbl = [str('{:5.2f}'.format(i/df['customers'].sum()*100)) + "%" for i in df['customers']]
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=lbl, alpha=.8 )

组合描述和百分比值

perc = [str('{:5.2f}'.format(i/df['customers'].sum()*100)) + "%" for i in df['customers']]
lbl = [el[0] + " = " + el[1] for el in zip(df['cluster'], perc)]
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=lbl, alpha=.8 )

2021-02-01 更新

从 python 版本 3.6 开始,格式化字符串文字的首选方式是f-strings. 大多数时候,f-strings它们更紧凑,更易于阅读。组合描述和百分比信息的示例如下所示f-strings

perc = [f'{i/df["customers"].sum()*100:5.2f}%' for i in df['customers']]
lbl = [f'{el[0]} = {el[1]}' for el in zip(df['cluster'], perc)]
squarify.plot(sizes=df['customers'], label=lbl, alpha=.8 )

无论哪种方式,最终结果都将与此类似:

在此处输入图像描述

于 2019-09-13T08:22:07.947 回答