循环遍历Pandas列绘制countplot仅显示首个图表的解决方法求助

我有一个包含896k行的数据集，结构如下：

Name    SM_Presence   TL_presence   LS_presence    VC    Eligible

Aaron      0              0           0            0       0
John       1              0           1            1       0
Alex       0              1           1            0       0
Steve      0              0           1            0       1

我需要为这些特征全部绘制countplot，于是编写了如下代码：

lists = ['SM_Presence','TL_presence','LS_presence','VC','Eligible']
for i in lists:
    sns.countplot(x = i, data = df)
plt.show()

但该代码仅打印第一个特征SM_Presence的countplot，无法显示其他图表，请问如何一次性打印所有图表？

问题出在：循环中连续绘制的图表都叠加在同一个画布上，最后plt.show()只输出这一个画布，导致看起来只有第一个图表。以下是两种可行的解决方法：

方法1：逐个弹出显示图表 #

在循环内部每次绘制完成后调用plt.show()，让每个图表单独显示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

lists = ['SM_Presence','TL_presence','LS_presence','VC','Eligible']
for col in lists:
    sns.countplot(x=col, data=df)
    plt.title(f'Count of {col}')  # 可选：添加标题便于区分
    plt.show()

方法2：子图布局统一展示 #

如果想要所有图表在同一画布中排列，方便对比，可以使用matplotlib的子图功能，示例采用2行3列的布局适配5个特征：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

lists = ['SM_Presence','TL_presence','LS_presence','VC','Eligible']
# 创建2行3列的子图网格，设置画布大小
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(16, 9))
# 将二维子图数组转为一维，方便循环遍历
axes = axes.flatten()

for idx, col in enumerate(lists):
    # 指定子图绘制countplot
    sns.countplot(x=col, data=df, ax=axes[idx])
    axes[idx].set_title(f'Countplot of {col}')
    axes[idx].set_xlabel(col)

# 隐藏多余的第6个空子图
axes[-1].axis('off')

# 自动调整子图间距，避免标题、标签重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patrik