我们试试看：

# crosstab
pal = ["royalblue", "dodgerblue", "lightskyblue", "lightblue"]
ax= pd.crosstab(df['Name'], df['Subject']).apply(lambda r: r/r.sum()*100, axis=1)
ax_1 = ax.plot.bar(figsize=(10,10), stacked=True, rot=0, color=pal)
display(ax)

plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.1, 1.0), title="Subject")

plt.xlabel('Name')
plt.ylabel('Percent Distribution')

for rec in ax_1.patches:
    height = rec.get_height()
    ax_1.text(rec.get_x() + rec.get_width() / 2, 
              rec.get_y() + height / 2,
              "{:.0f}%".format(height),
              ha='center', 
              va='bottom')
    
plt.show()

输出：

Subject English Mathematics Science
Name            
Alisa   33.333333   33.333333   33.333333
Bobby   33.333333   33.333333   33.333333

• 从matplotlib 3.4.2使用matplotlib.pyplot.bar_label
• 有关使用该方法的详细说明和其他示例，请参见answer。
• 使用label_type='center'将使用每个段的值进行注解，而label_type='edge'将使用段的累积和进行注解。
• 使用pandas.DataFrame.plot与kind='bar'和stacked=True绘制堆叠条形图最简单
  *要以矢量化方式获取百分比（无.apply）：

1.使用pd.crosstab获取频率计数

• 将ct沿着axis=0除以ct.sum(axis=1)
• 使用.div和.sum指定正确的轴非常重要。
• 乘以100，四舍五入。
• 这最好使用.crosstab来完成，因为它会产生一个具有正确形状的 Dataframe ，用于绘制堆叠的条形图。.groupby将需要对 Dataframe 进行进一步的整形。
  *在python 3.10、pandas 1.3.4、matplotlib 3.5.0中测试

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# calculate the normalize value by row
ct = pd.crosstab(df['Name'], df['Subject'], normalize='index').mul(100).round(2)

# specify custom colors
pal = ["royalblue", "dodgerblue", "lightskyblue", "lightblue"]

# plot
ax = ct.plot(kind='bar', figsize=(10, 10), stacked=True, rot=0, color=pal, xlabel='Name', ylabel='Percent Distribution')

# move the legend
ax.legend(title='Subject', bbox_to_anchor=(1, 1.02), loc='upper left')

# iterate through each bar container
for c in ax.containers:

    # add the annotations
    ax.bar_label(c, fmt='%0.0f%%', label_type='center')

plt.show()

• 使用label_type='edge'注记累积和

一米二十分

Subject  English  Mathematics  Science
Name                                  
Alisa      33.33        33.33    33.33
Bobby      33.33        33.33    33.33