python dataframe某列数据要做成柱形图 自定义柱形图每个柱子的统计范围，每个柱子范围不一样，画布大小自定义，改成对数指标

可以使用Matplotlib库中的pyplot模块来绘制柱形图，具体步骤如下：

1. 首先导入所需的库，包括pandas和matplotlib.pyplot：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据到DataFrame中，并对数据进行处理，例如将需要统计的列进行排序：

df = pd.read_csv('data.csv')
df_sorted = df.sort_values('column_name')

3. 定义绘图的参数，包括画布大小、x轴标签等：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.set_xlabel('x_label')
ax.set_ylabel('y_label')

4. 将统计范围按照需要进行分组，并计算每个分组中数据的数量：

bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50]
hist, bins = np.histogram(df_sorted['column_name'], bins=bins)

5. 绘制柱形图，并设置柱子的宽度、颜色、透明度等参数：

ax.bar(bins[:-1], hist, width=5, color='blue', alpha=0.7, log=True)

其中，bins[:-1]表示每个柱子左边界的位置，hist表示每个柱子中数据的数量，width表示柱子的宽度，color表示柱子的颜色，alpha表示柱子的透明度，log=True表示使用对数坐标。

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('data.csv')
df_sorted = df.sort_values('column_name')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.set_xlabel('x_label')
ax.set_ylabel('y_label')

bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50]
hist, bins = np.histogram(df_sorted['column_name'], bins=bins)

ax.bar(bins[:-1], hist, width=5, color='blue', alpha=0.7, log=True)

plt.show()