如何用Python绘制展示categorical变量各标签观测数量的Bar Chart

这里提供几种Python下快速实现你需求的方案：

方案1：Pandas 一键绘图 #

利用Pandas自带的绘图工具，结合value_counts()统计次数后直接生成柱状图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造你提供的示例数据
df = pd.DataFrame({'COLOR': ['green', 'red', 'green', 'yellow', 'pink', 'red', 'blue']})

# 生成并展示柱状图
df['COLOR'].value_counts().plot(kind='bar', title='颜色观测数量')
plt.xlabel('颜色')
plt.ylabel('观测次数')
plt.show()

方案2：Matplotlib 手动绘制 #

先统计各分类的计数，再用Matplotlib绘制柱状图，自由度更高：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'COLOR': ['green', 'red', 'green', 'yellow', 'pink', 'red', 'blue']})

# 统计每个颜色的出现次数
counts = df['COLOR'].value_counts()

# 绘制柱状图
plt.bar(counts.index, counts.values)
plt.title('颜色观测数量')
plt.xlabel('颜色')
plt.ylabel('观测次数')
plt.show()

方案3：Seaborn 简化实现 #

Seaborn的countplot专门用于绘制分类变量的计数图，代码更简洁：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'COLOR': ['green', 'red', 'green', 'yellow', 'pink', 'red', 'blue']})

# 直接生成计数柱状图
sns.countplot(x='COLOR', data=df)
plt.title('颜色观测数量')
plt.xlabel('颜色')
plt.ylabel('观测次数')
plt.show()

以上三种方案都能生成你需要的柱状图，清晰展示每个颜色对应的观测次数。

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