1.使用panda.DataFrame.melt将 Dataframe 转换为长格式，然后执行以下操作之一：
1.使用pandas.DataFrame.pivot_table对size进行整形和聚合，然后使用pandas.DataFrame.plot绘图
1.直接使用seaborn.countplot绘图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,1,2,2,2], 'b':[1,1,1,3,2,2,2]})

# convert to long form
df = df.melt()

# pivot_table and aggregate
df = df.pivot_table(index='value', columns='variable', values='value', aggfunc='size')

# plot
df.plot(kind='barh', figsize=(4, 3))
ax.legend(bbox_to_anchor=(1, 1.02), loc='upper left')
plt.show()

seaborn.countplot

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,1,2,2,2], 'b':[1,1,1,3,2,2,2]})

plt.figure(figsize=(4, 3))
ax = sns.countplot(data=df.melt(), y='value', hue='variable')
sns.move_legend(ax, bbox_to_anchor=(1, 1.02), loc='upper left')
plt.show()

试试这个：

df['a'].value_counts().to_frame('a').join(df['b'].value_counts().to_frame('b')).plot(kind='barh')