labels = bar.index

`bar.index` 是一个 Pandas Index 对象，它包含了频数最高的前 10 个值在 DataFrame 列中出现的所有不同的值。这些不同的值通常是字符串或数字，作为柱状图的 x 轴标签。在 Seaborn 库中的 `sns.barplot()` 函数中，`labels` 参数用于指定 x 轴标签。由于 `bar.index` 包含了所有不同的值，因此可以直接将其作为参数传入 `sns.barplot()` 函数中。这样，在绘制柱状图时，每个柱子对应的 x 轴标签就是频数最高的前 10 个值在 DataFrame 列中出现的所有不同的值。

相关问题

bar= data['问题标题'].value_counts().head(10) labels = bar.index sns.barplot(bar.values, labels)# plt.xlabel('频数') plt.ylabel('问题标题') plt.title('不同问题标题下Top10频数柱形图') for x,y in enumerate(bar.values): plt.text(y+0.2,x,'%s' %y,va='center') plt.show()

这是一段 Python 代码，它使用了 Matplotlib 库和 Seaborn 库来绘制柱状图。具体来说，代码中的 `data` 是一个 Pandas DataFrame 对象，它包含了你要统计的数据。`data['问题标题'].value_counts()` 统计了 DataFrame 中列名为 "`问题标题`" 的列中每个值出现的频数，`.head(10)` 取出前 10 个频数最高的值。然后，使用 Seaborn 库中的 `sns.barplot()` 函数来绘制柱状图，其中 `bar.values` 是频数的值列表，`labels` 是频数对应的标签列表（这里是问题标题）。接着，使用 Matplotlib 库中的 `plt.text()` 函数在柱状图上方显示频数，并使用 `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数添加标题和坐标轴标签。最后，使用 `plt.show()` 函数显示图形。

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() counts1 = hist1.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts = counts.reindex(hist.cat.categories) counts1 = counts1.reindex(hist1.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) labels1 = counts1.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 #plt.bar(labels, counts) plt.bar(labels, counts, width=0.4, align='center', label='Data 1') plt.bar(labels1, counts1, width=0.4, align='center', label='Data 2') 2个柱子合并了能不能分开

可以分开绘制，只需要将绘制柱状图的代码分别写在两个子图中即可。可以参考如下代码：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 6))

# 绘制第一个子图
hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True)
hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True)
counts = hist.value_counts()
counts1 = hist1.value_counts()
counts = counts.reindex(hist.cat.categories)
counts1 = counts1.reindex(hist1.cat.categories)
labels = counts.index.astype(str)
labels1 = counts1.index.astype(str)
ax1.bar(labels, counts, width=0.4, align='center', label='Data 1')
ax1.set_title('Data 1')

# 绘制第二个子图
ax2.bar(labels1, counts1, width=0.4, align='center', label='Data 2')
ax2.set_title('Data 2')

# 添加图例
fig.legend(loc='upper right')

plt.show()

这里使用了 `subplots` 函数创建了两个子图，并将绘制柱状图的代码分别写在了两个子图中。同时，为了方便区分两个子图，我在每个子图的标题中添加了不同的数据标识。最后，通过 `fig.legend` 函数添加了图例。