首先得明确一个关键概念：你想要的图本质上是条形图，而不是直方图——这也是你用kind='bar'能正常运行的原因。咱们先理清楚两者的区别：

• 直方图：用于展示数值型数据的分布，x轴是数值的区间（分箱），y轴是落在该区间的样本数量。比如你用hist时，它把TOTAL的值分成了若干区间，统计每个区间有多少个国家，这是直方图的正确用法，但完全不符合你的需求。
• 条形图：用于展示类别与对应数值的关系，x轴是类别（比如国家），y轴是该类别的数值（比如总数），这正是你想要的效果。

不过如果你只是喜欢直方图那种紧凑的柱子样式，我们可以用matplotlib手动调整条形图的宽度来模拟。下面是具体的解决步骤：

步骤1：数据预处理（你的现有代码可以保留） #

per_country = df.groupby(['COUNTRY'])[['TOTAL']].sum()
per_country = per_country.sort_values('TOTAL')

步骤2：绘制符合你需求的图（模拟直方图样式的条形图） #

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置画布大小，避免x轴标签重叠
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 绘制宽度较宽的条形图，接近直方图的紧凑感
plt.bar(per_country.index, per_country['TOTAL'], width=0.9)

# 设置轴标签和标题
plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Total')
plt.title('Total Number by Country')

# 旋转x轴标签，避免过长的国家名重叠
plt.xticks(rotation=45, ha='right')

# 自动调整布局，防止标签被截断
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

为什么你的直方图代码不符合预期？ #

当你调用medals_per_country['TOTAL'].plot(kind='hist')时，pandas会：

1. 把TOTAL列的数值分成若干连续区间（分箱）
2. 统计每个区间内有多少个国家（样本数）
3. 用y轴展示这个统计数，x轴展示区间范围

这完全不是你想要的“每个国家对应总数”的逻辑，所以才会出现和预期不符的结果。

总结一下：如果要展示类别（国家）对应的数值（总数），条形图是正确的选择；如果喜欢直方图的视觉样式，只需要调整条形图的宽度即可达到类似效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MatthewS