如何使用Python绘制柱状图统计数据集各出现频次的元素数量

实现逻辑 #

核心是做两层计数匹配xy轴映射关系：

• 第一层：统计每个唯一tracking_id在数据集中的出现总次数
• 第二层：统计「出现1次的ID有多少个、出现2次的ID有多少个……出现10次的ID有多少个」，作为y轴数值
• 最后固定x轴刻度为1-10，绘制柱状图即可

完整代码 #

先安装所需依赖：
pip install pandas matplotlib

可直接运行的实现代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ---------------------- 数据统计部分 ----------------------
# 将下方df替换为你自己的DataFrame变量名
# df = 你的本地数据集

# 第一步：统计每个tracking_id的出现次数
id_occur_times = df['tracking_id'].value_counts()

# 第二步：统计每个出现次数对应的ID总数量，按x轴1-10补全缺失值
freq_count = id_occur_times.value_counts().sort_index()
x_ticks = range(1, 11)
# 过滤1-10范围外的次数，对没有对应ID的次数（比如无ID出现3次）补0，避免柱子断档
freq_count = freq_count.reindex(x_ticks, fill_value=0)

# ---------------------- 绘图部分 ----------------------
plt.figure(figsize=(9, 5), dpi=100)
bars = plt.bar(freq_count.index, freq_count.values, width=0.7, color='#2E86AB')

# 配置坐标轴和标题
plt.xlabel('Tracking ID出现次数', fontsize=11)
plt.ylabel('对应次数下的Tracking ID数量', fontsize=11)
plt.title('Tracking ID频次分布柱状图', fontsize=13, pad=15)
plt.xticks(x_ticks)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.4)

# 可选：在柱子顶部标注具体数值
for bar in bars:
    height = bar.get_height()
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.2,
             f'{int(height)}',
             ha='center', va='bottom', fontsize=9)

plt.tight_layout()
plt.show()

提示：如果你的tracking_id列存在空值，统计前先执行df = df.dropna(subset=['tracking_id'])清洗空数据，避免统计结果偏差。

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