如何在Pandas条形图上标注非标准化最大值并优化标签？

这里是针对你需求的完整修改后的代码，完美实现三个要求：

def performance_plot_builder(data: str, ax: pyplot.Axes):
    df = pandas.read_csv(data, header=0, sep=';')
    df[['library', 'function']] = df.name.str.split('_', expand=True, n=1)
    df = df.pivot('function', 'library', 'elapsed')
    normalized = df.div(df.max(axis=1), axis=0)
    normalized.plot(ax=ax, kind='bar', color=[c.value for c in Color])
    ax.set_ylabel('execution time (normalized)')
    
    # 预处理：获取每个function对应的最大值信息
    max_values = df.max(axis=1)
    max_libraries = df.idxmax(axis=1)
    # 获取绘图时的library顺序，对应条形的排列顺序
    library_order = df.columns.tolist()
    
    # 将条形按每组2个分组（每个function对应一组）
    patch_groups = [ax.patches[i:i+2] for i in range(0, len(ax.patches), 2)]
    
    # 遍历每个function对应的条形组
    for (function, max_lib, max_val), patches in zip(zip(max_values.index, max_libraries, max_values), patch_groups):
        # 找到当前组中对应最大值library的条形
        for patch, lib in zip(patches, library_order):
            if lib == max_lib:
                # 定位标签到条形内部中心位置
                x = patch.get_x() + patch.get_width() / 2
                y = patch.get_height() / 2
                # 添加标注：原始值、旋转90度、白色字体
                ax.text(
                    x=x, 
                    y=y, 
                    s=f'{max_val:.1E}', 
                    rotation=90, 
                    color='white',
                    ha='center',
                    va='center'
                )
                break  # 找到目标条形后跳出循环，处理下一组

关键修改点解释： #

• 仅标注每组最大值：
  先通过df.idxmax(axis=1)获取每个function组中耗时最大的library，再把条形按每两个一组（对应每个function的两个库）分组，遍历每组时精准定位到对应最大值库的条形，只给它添加标注。

• 显示非归一化原始值：
  直接从原始的df中提取最大值（df.max(axis=1)），完全避开归一化后的数据，确保标注的是真实的执行时间。

• 标签旋转90度并显示在条形内部：
  通过计算条形的中心坐标（x取条形宽度的中点，y取条形高度的中点），把标签固定在条形内部，设置rotation=90旋转文本，同时用ha='center'和va='center'保证文本居中对齐，白色字体让内部标签更清晰易读。

这个方案完全摆脱了硬编码限制，不管你的library数量是2个还是更多（只要每组数量一致）都能正常工作，而且严格对应原始数据，不会受归一化逻辑影响。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Richard Robinson