如何在柱状图中展示大于200的数据？代码标签不显示求助

问题核心 #

需求为从CSV文件提取数值大于200的数据并绘制柱状图，但代码运行后X轴标签无法正常显示，代码存在多处逻辑和语法问题。

代码错误点 #

• 数据逻辑割裂：先用Pandas筛选出符合条件的df3，但后续绘图完全未使用该结果，转而用Numpy读取全量数据，等于筛选逻辑无效。
• X轴标签配置错误：plt.xticks(labels, ...)的第一个参数应为刻度位置，直接传入集合转成的labels会导致刻度与柱状图位置不匹配；同时fontsize=40字号过大，必然导致标签拥挤重叠。
• 冗余数据读取：同时用Pandas和Numpy读取同一份文件，既浪费资源又易引发数据不一致问题。

修正后的代码 #

直接用Pandas完成全流程，逻辑更简洁，同时解决X轴标签问题：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV并筛选数值大于200的记录
df = pd.read_csv("monthly.csv")
filtered_df = df[df['monthly'] > 200]  # 数值列名与原代码保持一致

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置画布大小，避免标签拥挤
plt.bar(x=filtered_df['month'], height=filtered_df['monthly'], width=0.5)

# 配置图表属性
plt.xlabel('month', fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45, fontsize=12)  # 调整旋转角度和字号，避免重叠
plt.ylabel('Amount', fontsize=14)
plt.title('Monthly Amount > 200', fontsize=16)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)  # 仅显示Y轴网格，提升可读性
plt.tight_layout()  # 自动调整布局，防止标签被画布截断
plt.show()

修正说明 #

1. 统一数据处理逻辑：全程用Pandas完成读取、筛选、绘图，确保展示的是符合要求的数据。
2. 修复X轴标签显示：直接使用筛选后的月份作为刻度，调整旋转角度和字号，配合plt.tight_layout()避免标签被截断。
3. 优化图表可读性：添加Y轴标签、标题，调整网格显示方式，让图表信息更清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者unleasehed