如何在Python中绘制年龄对应档案数量的散点图？

要实现按年龄统计档案数量并绘图，不需要用df.query（它主要用于筛选行数据），更直接的方式是分组统计+可视化，步骤如下：

1. 统计各年龄的档案数量 #

利用groupby按AGE分组，再用size()统计每组的行数（即对应年龄的档案总数）：

import pandas as pd

sample_df = pd.DataFrame({'ID': [25,25,25,18,18,18],
                          'AGE': [11,11,12,11,12,13],
                          'RECORD':[1,2,2,1,1,2]})

# 分组统计，重置索引并命名统计列
count_by_age = sample_df.groupby('AGE').size().reset_index(name='档案数量')

运行后得到的count_by_age数据如下：

2. 绘制关系图 #

用matplotlib绘制柱状图（也可根据需求改为折线图）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图
plt.bar(count_by_age['AGE'], count_by_age['档案数量'])

# 设置图表标签和标题
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('档案数量')
plt.title('不同年龄的档案数量分布')

# 确保x轴显示所有存在的年龄值
plt.xticks(count_by_age['AGE'])

# 显示图表
plt.show()

这段代码会生成x轴为年龄、y轴为对应档案数量的图表，完全符合你需要的效果，且不会显示每个ID的图例。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dspractician