Создайте гистограмму с накоплением процентов и аннотируйте ее количеством

Я не думаю, что существует какой-либо тонкий метод. Таким образом, вы должны распечатать их самостоятельно, добавив явно текст. Что не так сложно сделать. Например, если вы добавите это сразу после plot

for i in range(len(d)):
    ax.text(i, df_rel.iloc[i,0]/2, d.iloc[i,0], ha='center', fontweight='bold', color='#ffff00', fontsize='small')
    ax.text(i, 50+df_rel.iloc[i,0]/2, f.iloc[i,0], ha='center', fontweight='bold', color='#400040', fontsize='small')

вы получаете этот результат

Вы, конечно, можете изменить цвет, размер, положение и т. д. (я хорошо известен полным отсутствием хорошего настроения в этом отношении). Но также примите какое-нибудь произвольное правило, например, не печатайте «0» (преимущество делать что-то явно: ваш код, ваше правило; вам не нужно бороться с существующим API, чтобы убедить его сделать это по-вашему).

• Ответ: я хочу добавить значения (непроцентные значения) в центры каждого столбца, но из моего первого фрейма данных.
• Правильный способ аннотировать бары — использовать .bar_label , как объясняется в этом ответе.
  • Значения из df можно отправлять в параметр label= вместо процентов.
• Этот ответ показывает, как кратко рассчитать проценты, но отображает количество и аннотирует с процентами и значениями, тогда как этот OP хочет отображать проценты по оси Y и аннотировать с количеством.
• Этот ответ показывает, как разместить легенду внизу графика.
• Этот ответ показывает, как отформатировать метки осей в процентах.
• См. pandas.DataFrame.plot для объяснения доступных параметров.
• Я использую ноутбук Anaconda-Jupyter. Все из комментария, # процент графика; ..., должны находиться в той же ячейке блокнота.
• Протестировано в python 3.11, pandas 1.5.2, matplotlib 3.6.2

import pandas as pd
import matplotlib.ticker as tkr

# sample data
df = pd.DataFrame({'IL': ['Balıkesir', 'Bursa', 'Çanakkale', 'Edirne', 'İstanbul', 'Kırklareli', 'Kocaeli', 'Sakarya','Tekirdağ','Yalova'],
                   'ENGELLIUYGUN': [7, 13, 3, 1, 142, 1, 14, 1, 2, 2],
                   'ENGELLIUYGUNDEGIL': [1, 5, 0, 0, 55, 0, 3, 0, 1, 0]})

# set IL as the index
df = df.set_index('IL')

# calculate the percent
per = df.div(df.sum(axis=1), axis=0).mul(100)

# plot percent; adjust rot= for the rotation of the xtick labels
ax = per.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 8), rot=0,
              color=['#3a88e2', '#5c9e1e'], yticks=range(0, 101, 10),
              title='my title', ylabel='', xlabel='')

# move the legend
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.05), ncol=2, frameon=False)

# format the y-axis tick labels
ax.yaxis.set_major_formatter(tkr.PercentFormatter())

# iterate through the containers
for c in ax.containers:
    
    # get the current segment label (a string); corresponds to column / legend
    col = c.get_label()
    
    # use label to get the appropriate count values from df
    # customize the label to account for cases when there might not be a bar section
    labels = [v if v > 0 else '' for v in df[col]]
    # the following will also work
    # labels = df[col].replace(0, '')
    
    # add the annotation
    ax.bar_label(c, labels=labels, label_type='center', fontweight='bold')

Альтернативная реализация аннотации

• Поскольку имена столбцов в df и per одинаковы, их можно извлечь непосредственно из per.

# iterate through the containers and per column names
for c, col in zip(ax.containers, per):
    
    # add the annotations with custom labels from df
    ax.bar_label(c, labels=df[col].replace(0, ''), label_type='center', fontweight='bold')