Como rotular barras seletivamente usando plt.bar_label()?

Você pode cortar as barras que quiser, mas então você tem que re-encapsulá-las em um BarContainer. O objeto resultante pode ser passado plt.bar_label()como antes.

#bars = <from OP's code>

#Only label the first k bars
from matplotlib.container import BarContainer
k = 3

# Slice out the required bars & their values, and
#   re-encapsulate in a `BarContainer`
bars_k = BarContainer(bars[:k], datavalues=bars.datavalues[:k])
labels_k = labels[:k]

#Use bar_label() as before
ax.bar_label(bars_k, labels_k, **label_kwargs)

Uma opção fácil seria fornecer rótulos vazios para as barras que não devem ser rotuladas:

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

# Data for testing
values = [10, 9, 10.5, 4, 3.1, 2]
labels = [
    'sensor calibration', 'sensor response', 'noise floor estimate',
    'noise floor theta', 'weighted response coef', 'linear estimate'
]

# Bar plot with labels
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
bars = ax.bar(range(6), values, color='lightgray')
ax.set(xlabel='x', ylabel='value', title='Data')
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

# Add centered bar labels
k = 3
label_kwargs = dict(rotation=90, weight='bold', fontsize=8, label_type='center')
ax.bar_label(bars, labels[:k] + [''] * (len(bars) - k), **label_kwargs)

plt.show()

Aqui está uma variante que coloca rótulos centralizados para as barras longas e rótulos superiores para as barras mais curtas:

# Bar plot with labels
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
bars = ax.bar(range(6), values, color='lightgray')
ax.set(xlabel='x', ylabel='value', title='Data')
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

cutoff = 5  # bars higher will get centered labels, lower bars get labels on top
# Add the centered bar labels
label_kwargs = dict(rotation=90, weight='bold', fontsize=8, label_type='center')
ax.bar_label(bars, ['' if val <= cutoff else lbl for val, lbl in zip(values, labels)], **label_kwargs)
# Add bar labels at the top of the other bars
label_kwargs['label_type'] = 'edge'
label_kwargs['padding'] = 2
ax.bar_label(bars, ['' if val > cutoff else lbl for val, lbl in zip(values, labels)], **label_kwargs)

plt.show()