Python Pandas/Matplotlib：标注99%置信区间外的Org值

当然有很简便的方式实现这个需求！咱们可以结合 pandas 的数据筛选和 matplotlib 的文本标注功能来快速搞定，下面分两种常用的方式给你演示：

方法一：基于DataFrame直接筛选标注 #

这种方式更直观，直接在你的DataFrame里找出超出区间的行，然后逐个标注：

# 先在你原有绘图代码的基础上，添加这段标注逻辑
plt.figure(figsize=(15,8))
plt.ylim(0, 100)
plt.margins(x=0)
plt.scatter(x,y,marker='o',c='white',edgecolors = 'black', alpha=.5)
plt.plot(x,up95, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,low95, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,up99, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,low99, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,middleLine, 'red', linestyle='-', dashes=(1, 2), linewidth=1)

# -------------------------- 新增标注代码 --------------------------
# 筛选出超出99%置信区间的点（注意统一单位：把Upper99/Lower99转成百分比和Success匹配）
outliers = sqlDf2[(sqlDf2['Success'] > sqlDf2['Upper99'] * 100) | 
                  (sqlDf2['Success'] < sqlDf2['Lower99'] * 100)]

# 遍历每个异常点，标注Org值
for _, row in outliers.iterrows():
    plt.text(
        row['Total'],  # x坐标
        row['Success'],  # y坐标
        row['Org'],  # 要标注的内容
        ha='center', va='bottom',  # 水平/垂直居中对齐
        bbox=dict(facecolor='lightyellow', alpha=0.7)  # 可选：添加背景框，让标注更醒目
    )
# ------------------------------------------------------------------

plt.show()

方法二：基于数组筛选标注 #

如果你更习惯用数组操作（和你原有代码风格一致），可以这样做：

# 同样在绘图代码之后添加标注逻辑
plt.figure(figsize=(15,8))
plt.ylim(0, 100)
plt.margins(x=0)
plt.scatter(x,y,marker='o',c='white',edgecolors = 'black', alpha=.5)
plt.plot(x,up95, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,low95, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,up99, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,low99, 'red', linestyle=':', dashes=(1, 5), linewidth=1)
plt.plot(x,middleLine, 'red', linestyle='-', dashes=(1, 2), linewidth=1)

# -------------------------- 新增标注代码 --------------------------
# 生成异常点的掩码：找出y值超出99%上下限的位置
mask = (y > up99) | (y < low99)

# 获取异常点的坐标和对应的Org值
outlier_x = x[mask]
outlier_y = y[mask]
outlier_orgs = sqlDf2['Org'].values[mask]

# 逐个标注
for xi, yi, org in zip(outlier_x, outlier_y, outlier_orgs):
    plt.text(
        xi, yi, org,
        ha='center', va='top',  # 调整对齐方式避免和散点重叠
        color='darkblue', fontweight='bold'  # 自定义标注样式
    )
# ------------------------------------------------------------------

plt.show()

可选优化：带箭头的标注 #

如果担心标注和散点重叠，或者想更清晰地指向对应点，可以用plt.annotate()代替plt.text()，添加箭头指向：

for _, row in outliers.iterrows():
    plt.annotate(
        row['Org'],
        xy=(row['Total'], row['Success']),  # 箭头指向的点
        xytext=(row['Total'] + 15, row['Success'] + 3),  # 标注文本的位置（偏移一点）
        arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='gray', alpha=0.6),  # 箭头样式
        fontsize=10
    )

这样就能轻松把所有超出99%置信区间的点对应的Org值标注在图上啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nicholas