数据可视化异常：A(s)变量最小值显示18K但实际最大值仅12K求助

我的数据中A(s)变量最大值仅为12K，但使用Pandas绘制直方图时，该变量的最小值却显示为18K，明显存在错误。以下是相关信息：

数据样例 #

date        CLEARANCE  PERMITS  INSPECTION  Facilities licenses  PR    A(s)
2020-04-01  25321      17913    16987       6631                 14976  1980
2020-05-01  22277      22154    6588        5156                 7392   1150
2020-06-01  32063      16542    13021       6720                 18963  2311
2020-07-01  27345      15658    7680        5100                 20947  2096
2020-08-01  28565      16222    6634        4652                 19591  2045

执行代码 #

from pandas._config import describe_option
describe_option
df.hist(bins=10, figsize=(9,7), grid=False);
df.info()

输出信息 #

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 31 entries, 0 to 30
Data columns (total 7 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype         
---  ------               --------------  -----         
 0   date                 31 non-null     datetime64[ns]
 1   A(s)                 31 non-null     int64         
 2   CLEARANCE            31 non-null     int64         
 3   PERMITS              31 non-null     int64         
 4   INSPECTION           31 non-null     int64         
 5   Facilities licenses  31 non-null     int64         
 6   PR                   31 non-null     int64         
dtypes: datetime64[ns](1), int64(6)
memory usage: 1.8 KB

可视化截图 #

排查与解决步骤 #

1. 确认子图对应列：df.hist()会为所有数值列生成子图，你可能混淆了子图对应的列——其他列（如PR、CLEARANCE）数值范围都在10K以上，容易和A(s)的子图搞混。
2. 单独绘制A(s)直方图：直接针对目标列绘图，避免子图混淆：

   df['A(s)'].hist(bins=10, figsize=(9,7), grid=False);
   

3. 验证数据实际范围：先输出A(s)的统计值，确认数据本身无异常：

   print(df['A(s)'].describe())
   

   该命令会输出A(s)的最小值、最大值、分位数等核心统计数据，直接验证数据是否符合预期。
4. 处理列名特殊字符：A(s)的列名包含括号，虽Pandas支持，但可尝试重命名后再绘图，排除潜在渲染问题：

   df.rename(columns={'A(s)': 'A_s'}, inplace=True)
   df['A_s'].hist(bins=10, figsize=(9,7), grid=False);
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kjnk