如何用Pandas和Matplotlib绘制带交易数标注的银行交易柱状图？

你之前生成两个子图是因为slised_two包含tr_type和average_income两列，用plot.bar(subplots=True)会把每列单独画成子图。要实现单图展示average_income的柱状图并标注tr_type，按以下步骤操作：

1. 绘制核心柱状图 #

只针对average_income列绘制柱状图，去掉subplots=True参数：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制average_income的柱状图
ax = slised_two['average_income'].plot.bar(rot=0, figsize=(10, 6))

2. 在柱子顶部标注tr_type数值 #

遍历每个柱子，获取对应位置的tr_type值，在柱子顶部添加文本标注：

# 遍历所有柱子添加标注
for p in ax.patches:
    # 获取柱子对应的行索引
    row_idx = int(p.get_x())
    # 取出对应的tr_type数值
    tr_count = slised_two.iloc[row_idx]['tr_type']
    # 在柱子顶部居中位置添加文本
    ax.text(p.get_x() + p.get_width()/2,
            p.get_height() + p.get_height()*0.01,  # 位置稍高于柱子避免重叠
            f'{tr_count}',
            ha='center', va='bottom')

3. 优化图表细节 #

添加标题、轴标签，调整布局让图表更清晰：

ax.set_title('Top 5 Days by Average Income (with Transaction Count)', fontsize=12)
ax.set_xlabel('Day', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Average Income', fontsize=10)
plt.tight_layout()
plt.show()

完整代码示例 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 保留你的数据预处理代码
slised_two = sliced_df_new.sort_values('average_income', ascending=False).head(5)
slised_two = slised_two.set_index('day')

# 绘制柱状图并添加标注
ax = slised_two['average_income'].plot.bar(rot=0, figsize=(10, 6))

for p in ax.patches:
    row_idx = int(p.get_x())
    tr_count = slised_two.iloc[row_idx]['tr_type']
    ax.text(p.get_x() + p.get_width()/2,
            p.get_height() + p.get_height()*0.01,
            f'{tr_count}',
            ha='center', va='bottom')

ax.set_title('Top 5 Days by Average Income', fontsize=12)
ax.set_xlabel('Day')
ax.set_ylabel('Average Income')
plt.tight_layout()
plt.show()

运行后就能得到你想要的单图效果：x轴显示day，y轴显示average_income，每个柱子顶部标注对应的交易数量tr_type。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lisa