如何在matplotlib bar_label中隐藏数值小于指定阈值的柱状图标签

你可以通过ax.bar_label()的labels参数自定义显示内容，把低于阈值的数值替换为空字符串即可，修改后的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 预设隐藏阈值
HIDE_THRESHOLD = 0.025

df_plot = pd.crosstab(df['Yr_Lvl_Cd'], df['Achievement_Cd'], normalize='index')
ax = df_plot.plot(kind = 'bar', stacked = True,  figsize= (10,12))
for c in ax.containers:
    # 生成自定义标签：低于阈值显示空字符串，否则按需求格式化数值
    labels = [f"{val:.2f}" if val >= HIDE_THRESHOLD else "" for val in c.datavalues]
    ax.bar_label(c, labels=labels, label_type='center', color = "white")
plt.show()

逻辑说明 #

• 堆叠柱状图的每个ax.containers元素对应一个类别序列的所有柱块，其datavalues属性存储了每个柱块的实际数值，你用了normalize='index'参数，数值范围为0~1，可直接和0.025阈值对比
• 如果需要调整数值显示格式，直接修改列表推导式中的f-string规则即可：比如要显示百分比可改为f"{val:.1%}"，会自动将0.03转换为3.0%
• 空字符串不会被matplotlib渲染，自然就实现了隐藏小数值标签的效果，不会出现占位留白问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者uber_puni