Python绘制多直方图报错：TypeError: len() of unsized object

嘿，我刚碰到过一模一样的问题！你这个TypeError: len() of unsized object的根源很简单：当你用df2[['X1']]这种双括号的写法时，取出来的是二维的DataFrame对象，而plt.hist函数需要的是一维的数值序列（比如pandas的Series或者numpy的一维数组）。matplotlib没法识别二维结构的长度，自然就报错了。

给你几个直接可行的解决方案：

方案1：改用Series提取列（最推荐） #

把双括号改成单括号，直接获取列对应的Series，这是最简洁的方式：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 先还原你的示例数据
df = pd.DataFrame({
    'ID': [0, 1, 2, 3],
    'X1': [3969518, 8111123, 250000, 10745929],
    'X2': [24700, 20000, 987000, 5000]
})

# 用单括号取Series，而不是双括号的DataFrame
x1 = df['X1']
x2 = df['X2']

# 注意：新版本matplotlib里normed=True已经被弃用，换成density=True更稳妥
kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=20)
plt.hist(x1, **kwargs)
plt.hist(x2, **kwargs)
plt.legend(['X1', 'X2'])  # 加个图例区分两组数据
plt.show()

方案2：展平DataFrame为一维数组 #

如果你因为某些原因必须用双括号取DataFrame，可以用.values.flatten()把二维数组压成一维：

x1 = df[['X1']].values.flatten()
x2 = df[['X2']].values.flatten()

# 后续代码和方案1一致
kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=20)
plt.hist(x1, **kwargs)
plt.hist(x2, **kwargs)
plt.legend(['X1', 'X2'])
plt.show()

额外福利：用seaborn更高效绘制 #

既然你提到了想用seaborn，其实可以把数据转成长格式后，用seaborn一键生成分组直方图，完全不用手动处理维度问题：

import seaborn as sns

# 把宽格式数据转成长格式（melt操作）
df_melted = df.melt(id_vars='ID', value_vars=['X1', 'X2'], var_name='变量', value_name='数值')

# seaborn会自动处理分组和图例
sns.histplot(
    data=df_melted,
    x='数值',
    hue='变量',
    bins=20,
    alpha=0.3,
    element='poly',  # 对应stepfilled的效果
    stat='density'   # 归一化到密度，和density=True一致
)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ian Okeyo