如何使用Seaborn按Bug严重程度（低→高/逆序）排序直方图列？

方法1：直接给displot指定order参数 #

不用额外生成新数据框，直接把排序后的严重程度类别传给order即可：

• 如果严重程度是可自然排序的类型（比如数值1/2/3，或英文"Low"/"Medium"/"High"），可以直接获取排序后的唯一值：

sorted_severity = sorted(incidents['Severity'].unique())
sns.displot(data=incidents, x='Severity', order=sorted_severity)

• 如果是自定义顺序的字符串（比如中文"低"/"中"/"高"，自然排序可能不符合需求），直接手动定义顺序列表：

custom_order = ["低", "中", "高"]
sns.displot(data=incidents, x='Severity', order=custom_order)

方法2：将Severity转为有序分类变量（一劳永逸） #

把严重程度列设置为有序分类类型，后续所有Seaborn绘图都会自动沿用这个顺序，无需每次指定order，是最优雅的方案：

import pandas as pd

# 定义你需要的排序顺序
severity_order = ["低", "中", "高"]
# 转换为有序分类
incidents['Severity'] = pd.Categorical(incidents['Severity'], categories=severity_order, ordered=True)

# 直接绘图，自动按设定顺序排列
sns.displot(data=incidents, x='Severity')

这种方式的优势在于，后续用countplot、barplot等其他函数时，也不用再重复设置排序逻辑，一次定义全局生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mhdev