如何用Seaborn创建以french和flemish为X轴、year为hue的直方图？

你的需求本质是绘制分组柱状图（而非传统意义上的直方图，直方图用于展示连续数据的分布），原代码无法实现的原因有两个：一是数据为宽格式，Seaborn无法同时将french和flemish作为X轴的分类项；二是histplot默认统计频数，而非直接展示列的数值大小。

步骤1：将宽格式数据转换为长格式 #

使用pandas的melt函数，把french和flemish合并为一个分类列，同时保留年份和对应数值：

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

# 转换数据格式
df_long = df.melt(
    id_vars='year',          # 保留作为分组依据的列
    var_name='region',       # 新分类列的名称（对应french/flemish）
    value_name='value'       # 数值列的名称
)

步骤2：绘制分组柱状图 #

方法1：使用barplot（更适合展示分类数据的数值）

这是最贴合你需求的方式：

sns.barplot(
    data=df_long,
    x='region',    # X轴为地区分类（french/flemish）
    y='value',     # Y轴为对应数值
    hue='year',    # 按年份分组
    dodge=True     # 分组柱状图错开显示
)
plt.title('French vs Flemish Values by Year')
plt.show()

方法2：使用histplot（若坚持用该函数）

需要指定stat='identity'来直接展示数值，而非统计频数：

sns.histplot(
    data=df_long,
    x='region',
    y='value',
    hue='year',
    multiple='dodge',
    stat='identity',    # 关键参数：直接使用数据中的数值
    shrink=.8
)
plt.title('French vs Flemish Values by Year')
plt.show()

两种方法都会生成X轴为french和flemish、按年份分组、Y轴显示对应数值的图表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20494840