如何无需新建DataFrame绘制各大洲国家数量条形图

我用这段代码加载了Gapminder数据集：

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

gm = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/gerberl/6G7V0026-2223/main/datasets/gapminder.tsv', sep='\t')

但用下面的代码画条形图时，因为数据里每个国家包含多年份的记录，导致每个国家被重复统计：

sns.countplot(x=gm.continent)
plt.show()

想要不用新建DataFrame，直接绘制以大洲为X轴、展示各大洲国家总数的条形图。

不用额外创建DataFrame的话，有两种简洁的实现方式：

方法1：去重后使用countplot #

先对国家列去重（保留每个国家对应的唯一大洲记录），再统计大洲的出现次数：

sns.countplot(x=gm.drop_duplicates('country')['continent'])
plt.title('各大洲国家总数')
plt.show()

方法2：结合value_counts与barplot #

先提取唯一国家对应的大洲数据，统计各洲的国家数量，再用barplot绘制：

continent_counts = gm.drop_duplicates('country')['continent'].value_counts()
sns.barplot(x=continent_counts.index, y=continent_counts.values)
plt.xlabel('大洲')
plt.ylabel('国家总数')
plt.title('各大洲国家总数')
plt.show()

这两种方法都无需新建额外的DataFrame，通过临时处理数据就能准确统计每个大洲的国家数量，避免了重复计数的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者saad1s