如何在pandas/seaborn绘制的直方图中添加统计信息文本框？

我刚好搞定过类似的需求，不用手动计算统计值，代码里自动提取并生成带文本框的标注，完全适配你的场景，分享给你：

完整实现代码 #

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设你的combo DataFrame已经准备好
# 先计算需要的统计指标
resubmits_data = combo['resubmits']
mean_val = resubmits_data.mean().round(2)
stdev_val = resubmits_data.std().round(2)
n_val = resubmits_data.count()

# 构建标注文本，用换行整理格式
annot_text = f"""Mean: {mean_val}
Std Dev: {stdev_val}
Sample Size: {n_val}"""

# 绘制直方图（保留你原有的代码）
sns.distplot(combo['resubmits'], kde=False, bins=8)

# 添加带文本框的标注，位置可以根据你的图调整
plt.text(
    x=plt.gca().get_xlim()[1] * 0.75,  # x位置设为x轴上限的75%，避免遮挡
    y=plt.gca().get_ylim()[1] * 0.9,   # y位置设为y轴上限的90%
    s=annot_text,
    bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='gray', alpha=0.8)  # 设置文本框样式：白色背景、灰色边框、半透明
)

# 保存图片
plt.savefig("g1.png")
plt.show()

关键细节说明 #

• 半自动提取统计值：直接从DataSeries里计算均值、标准差和样本量，不用手动输入，数据更新时标注会自动同步
• 文本框样式自定义：bbox参数可以调整背景色、边框颜色、透明度，适配你的图表风格
• 位置自适应：用plt.gca().get_xlim()和get_ylim()获取当前轴的范围，计算标注位置，不用硬编码数值，换不同数据也能正常显示
• 如果你的Seaborn是新版本（≥0.11.0），官方推荐用sns.histplot()替代distplot()，代码只需要把distplot换成histplot，其他逻辑完全一致

效果调整小技巧 #

如果觉得标注位置不合适，可以修改x和y的系数：

• 想把标注移到更靠左的位置，就把x的系数调小（比如0.6）
• 想移到更靠下的位置，就把y的系数调小（比如0.7）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pitosalas