无法在循环中基于不同特征生成多个Seaborn countplot图表

你的代码每次调用sns.countplot()时，都是在同一个绘图轴（Axes）上绘制，后面的图表会直接覆盖前面的内容；再加上没有显式触发图表渲染，最终只会保留并显示最后一次绘制的结果。

有两种常用解决方式，可根据需求选择：

方式1：逐个显示独立图表 #

每次绘制完一个特征的countplot后，调用plt.show()强制渲染当前图表，每个图会单独弹出显示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

col_list = ['sex', 'class', 'embark_town']

for col in col_list:
    print(col)
    sns.countplot(x=df[col])
    plt.show()  # 触发当前图表的显示

方式2：同一画布展示所有子图 #

创建多子图布局，把每个特征的图画在不同子图里，一次性展示所有结果：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

col_list = ['sex', 'class', 'embark_town']
# 创建3行1列的子图，设置画布大小
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8, 12))

for idx, col in enumerate(col_list):
    print(col)
    # 指定当前子图的轴对象
    sns.countplot(x=df[col], ax=axes[idx])
    # 给每个子图添加标题，提升可读性
    axes[idx].set_title(f'{col} 分布统计')

plt.tight_layout()  # 自动调整子图间距，避免标题和标签重叠
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PineNuts0