在最新的seaborn中，可以使用countplot函数：

seaborn.countplot(x='reputation', data=df)

要使用barplot执行此操作，您需要如下代码：

seaborn.barplot(x=df.reputation.value_counts().index, y=df.reputation.value_counts())

不能将'reputation'作为列名传递给x，同时还要传递y中的计数。为x传递“reputation”将使用df.reputation的 *values（所有的，不仅仅是唯一的）作为x值，seaborn无法将这些值与计数值对齐，因此需要将唯一值作为x传递，将计数值作为y传递，但是需要调用value_counts两次（或者对唯一值和计数进行一些其他排序）以确保它们正确匹配。

仅使用countplot，您也可以获得与.value_counts()输出相同顺序的条形：

seaborn.countplot(data=df, x='reputation', order=df.reputation.value_counts().index)

如answer所示，sns.countplot是一个很好的选项，但它是一个轴级图，有ax=，需要其他matplotlib方法来调整大小。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
sns.countplot(data=df, x='reputation', ax=ax)

或者，将sns.catplot与kind='count'配合使用，kind='count'是height=和aspect=的图形级别图。

import seaborn as sns

g = sns.catplot(data=df, kind='count', x='reputation', height=4, aspect=2)