如何用Pandas/Matplotlib绘制带百分比标注的0/1值水平堆叠条形图

你已有的代码已经完成了0、1占比的统计，只需补充遍历条形元素添加文本标注的逻辑即可，修改后可直接运行的完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

list_1 = [1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,]
list_2 = [1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,]
list_3 = [1,0,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,]

df1 = pd.DataFrame({'Data1': list_1,'Data2': list_2,'Data3': list_3})

# 计算0和1的占比
ratio_1 = df1.mean()
ratio_0 = 1 - ratio_1
df = pd.concat([ratio_1.rename('1'), ratio_0.rename('0')], axis=1)

# 绘图并获取axes对象
ax = df.plot(kind='barh', stacked=True, figsize=(8, 4))

# 遍历所有条形块添加百分比标注
for patch in ax.patches:
    width = patch.get_width()
    # 跳过宽度极小的无效块（如果有的话）
    if width < 0.01:
        continue
    # 计算标注的中心位置
    x_pos = patch.get_x() + width / 2
    y_pos = patch.get_y() + patch.get_height() / 2
    # 添加文本，白色加粗字体更醒目
    ax.text(x_pos, y_pos, f'{width*100:.1f}%', 
            va='center', ha='center', 
            color='white', fontweight='bold')

# 可选美化配置
ax.set_xlabel('占比')
ax.set_ylabel('数据组')
ax.legend(title='数值类别')
plt.xlim(0, 1.05) # 拓宽x轴边界避免边缘标注被截断

plt.show()

代码修改说明 #

• 保留了你原有的占比计算逻辑，优化了DataFrame拼接的写法更简洁
• 接收df.plot()返回的axes对象，用于获取所有绘制完成的条形元素
• 遍历每个条形块（ax.patches），自动计算每个分段的中心位置添加百分比标注
• 补充了基础美化配置，你可以根据需要调整颜色、字体、数值保留位数等参数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jerzy