some3128's questions

Muitas vezes, desejo manipular displayum dataframe durante uma sequência de operações encadeadas, para as quais eu usaria*:

df = (
  df

  #Modify the dataframe:
  .assign(new_column=...)

  #View result (without killing the chain)
  .pipe(lambda df_: display(df_) or df_)

  #...further chaining is possible
)

O bloco de código acima adiciona new_columnao dataframe, exibe o novo dataframe e finalmente o retorna. O encadeamento funciona aqui porque displayretorna None**.

Minha pergunta é sobre cenários onde eu quero substituir displaypor plt.plotou alguma função que não retorna None. Nesses casos, df_não se propagaria mais pela cadeia.

Atualmente, minha tarefa é definir uma função externa transparent_pipeque possa ser executada plt.plotou qualquer outro método, ao mesmo tempo em que garanto que o dataframe seja propagado:

def transparent_pipe(df, *funcs):
  [func(df) for func in funcs]
  return df

df = (
  df

  #Modify the dataframe:
  .assign(new_column=...)

  #Visualise a column from the modified df, without killing the chain
  .pipe(lambda df_: transparent_pipe(df_, plt.ecdf(df_.new_column), display(df_), ...)

  #...further chaining is possible
)

Pergunta

Existe uma maneira totalmente integrada de fazer isso, sem precisar definir transparent_pipe?

De preferência usando apenas pandas.

*Dica do Effective Pandas 2: Padrões opinativos para manipulação de dados , M. Harrison, 2024.

**A .pipeoperação retorna df_desde que seja display(df_) or df_avaliada None or df_como df_.

Ao desenhar um gráfico de barras matplotlibusando bars = plt.bar(...), o objeto retornado pode ser passado plt.bar_label(bars, labels)para fácil rotulagem.

plt.bar_label(bars, labels)rotula todas as barras. Quero rotular apenas um subconjunto (os três primeiros), idealmente usando plt.bar_label(). Não quero invocar plt.text()or plt.annotate().

Existe uma maneira de cortar as barras que eu quero de bars, e rotular somente aquelas usando plt.bar_label()?

O exemplo abaixo mostra o comportamento padrão em que todas as barras são rotuladas.

#Imports
import matplotlib.pyplot as plt
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
ax = plt.figure(figsize=(5, 2)).add_subplot()
bars = ax.bar(range(6), values, color='lightgray')
ax.set(xlabel='x', ylabel='value', title='Data')
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

#Add all bar labels
label_kwargs = dict(rotation=90, weight='bold', fontsize=8, label_type='center')
ax.bar_label(bars, labels, **label_kwargs)