Y eksenini yüzde olarak biçimlendir

Pandalarla oluşturulmuş mevcut bir komplo var:

df['myvar'].plot(kind='bar')

Y ekseni float biçimindedir ve y eksenini yüzdelere dönüştürmek istiyorum. Bulduğum tüm çözümler ax.xyz sözdizimini kullanıyor ve kodu yalnızca arsa oluşturan yukarıdaki satırın altına yerleştirebilirim (yukarıdaki satıra ax = ax ekleyemiyorum.)

Yukarıdaki satırı değiştirmeden y eksenini yüzde olarak nasıl biçimlendirebilirim?

İşte bulduğum çözüm ama arsayı yeniden tanımlamamı gerektiriyor :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.ticker as mtick

data = [8,12,15,17,18,18.5]
perc = np.linspace(0,100,len(data))

fig = plt.figure(1, (7,4))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.plot(perc, data)

fmt = '%.0f%%' # Format you want the ticks, e.g. '40%'
xticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)
ax.xaxis.set_major_formatter(xticks)

plt.show()

Yukarıdaki çözüme bağlantı: Pyplot: x ekseninde yüzde kullanarak

Bu birkaç ay gecikti, ancak yeni bir sınıf eklemek için matplotlib ile PR # 6251'i oluşturdum PercentFormatter. Bu sınıfla, ekseninizi yeniden biçimlendirmek için yalnızca bir satıra ihtiyacınız vardır (içe aktarmayı sayarsanız iki satır matplotlib.ticker):

import ...
import matplotlib.ticker as mtick

ax = df['myvar'].plot(kind='bar')
ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())

PercentFormatter()Üç argüman kabul eder, xmax, decimals, symbol. xmaxeksende% 100'e karşılık gelen değeri ayarlamanıza olanak verir. Eğer 0,0 ile 1,0 arasında bir veriniz varsa ve% 0 ile% 100 arasında görüntülemek istiyorsanız bu güzeldir. Sadece yap PercentFormatter(1.0).

Diğer iki parametre, ondalık nokta ve sembolden sonraki basamak sayısını ayarlamanıza izin verir. Sırasıyla Noneve varsayılan değerlerdir '%'. decimals=Nonegösterdiğiniz eksenlere bağlı olarak ondalık nokta sayısını otomatik olarak ayarlayacaktır.

Güncelleme

PercentFormatter Matplotlib'e 2.1.0 sürümünde tanıtıldı.

Pandaların veri çerçevesi grafiği axsizin için geri dönecektir , Ve sonra eksenleri istediğiniz gibi değiştirmeye başlayabilirsiniz.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,5))

# you get ax from here
ax = df.plot()
type(ax)  # matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot

# manipulate
vals = ax.get_yticks()
ax.set_yticklabels(['{:,.2%}'.format(x) for x in vals])

Jianxun çözümü işi benim için yaptı ama pencerenin sol alt kısmındaki y değeri göstergesini kırdı.

Bunun FuncFormatteryerine kullanmayı bıraktım (ve burada önerildiği gibi gereksiz sondaki sıfırları da sildim ):

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,5))

ax = df.plot()
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda y, _: '{:.0%}'.format(y))) 

Genel olarak FuncFormatter, etiket biçimlendirmesi için kullanmanızı öneririm : güvenilir ve çok yönlüdür.

Hızlı tek astar arayanlar için:

plt.gca().set_yticklabels(['{:.0f}%'.format(x*100) for x in plt.gca().get_yticks()]) 

Veya eksen metin biçimlendiricisi olarak Lateks kullanıyorsanız , bir ters eğik çizgi eklemeniz gerekir '\'

plt.gca().set_yticklabels(['{:.0f}\%'.format(x*100) for x in plt.gca().get_yticks()]) 

Kullanarak alternatif bir yöntem öneriyorum seaborn

Çalışma kodu:

import pandas as pd
import seaborn as sns
data=np.random.rand(10,2)*100
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
ax= sns.lineplot(data=df, markers= True)
ax.set(xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', title='title')
#changing ylables ticks
y_value=['{:,.2f}'.format(x) + '%' for x in ax.get_yticks()]
ax.set_yticklabels(y_value)

Oyuna geç kaldım ama bunun farkına vardım: axile değiştirilebilirplt.gca() eksenleri ve sadece subplots kullanmayan kişiler için.

@Mad Physicist cevabını tekrarlamak, paketi kullanarak PercentFormatterşöyle olurdu:

import matplotlib.ticker as mtick

plt.gca().yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(1))
#if you already have ticks in the 0 to 1 range. Otherwise see their answer