如何基于频数表绘制小提琴图（不使用repeat函数）

我有一份以频数表格式存储的大数据（原始数据量过大无法展开），数据示例如下：

value    count    year    status
0        985572   2000    U
1        1857356  2000    U
2        3904079  2000    U
3        6399287  2000    U
4        9321185  2000    U
5        13093158 2000    U
6        16379938 2000    U
7        18409244 2000    U
...      ...      ...     ...
95       3        2000    U
99       3        2000    U
100      5        2000    U
2        1        2000    B
3        9        2000    B
4        13       2000    B
5        19       2000    B
6        23       2000    B
7        80       2000    B
8        69       2000    B
9        82       2000    B
...      ...      ...     ...
49       2        2000    B
50       1        2000    B
53       1        2000    B

我需要绘制小提琴图，要求x轴为year，y轴为value，按status分组展示分布，且分布要与count对应（而非当前得到的均匀分布小提琴图）。但因为数据量太大，无法使用Python的repeat函数展开数据，当前使用的代码如下：

plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.violinplot(x='year', y='value', data=test, hue='status', inner='quart', palette = color)

当前得到的是不符合预期的均匀分布小提琴图。

直接利用seaborn.violinplot的weights参数，将count列作为每个value的权重传入，无需展开原始数据就能让小提琴图的分布与频数对应。修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.violinplot(
    x='year', 
    y='value', 
    data=test, 
    hue='status', 
    inner='quart', 
    palette=color,
    weights='count'  # 新增权重参数，关联频数列
)
plt.show()

这个参数会让每个value的频数（count值）参与分布密度的计算，最终生成的小提琴图能准确反映对应status下value的实际分布情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thomas