所以我的数据集中有很多离散变量，并且想要可视化它们（现在是单变量）。我浏览了互联网上的各种文章，建议直方图和计数图是绘制离散数据的合适选择。我的数据集中的许多离散变量都有 500 多个唯一的离散值，当我将它们绘制在直方图上时，需要花费大量时间来显示我的任何输出。那么我的方法正确吗？我们真的可以使用直方图绘制这些许多唯一值离散变量吗？或者你是否建议任何其他类型的情节？
编辑：刚得到一个具有 400+ 离散值的变量的输出，直方图（sns.histplot）为空，x 和 y 轴可见，但直方图中没有条形。为什么会这样？
我附上了我的专栏的参考照片以及 value_counts() 函数的输出。大约有 400 个离散值
[在OP澄清后完全编辑]
直方图是通过在变量取值范围内制作相同大小的 bin 来构建的。例如，如果变量范围从 0 到 500，则可能决定创建 50 个大小为 10 的 bin。然后分布的实际值按 bin 计数：0 到 9 之间的每个值都进入第一个 bin，10 到 9 之间的每个值19进入第二个垃圾箱等。
离散值的数量无关紧要（实际上这些值可以是连续的），因为这些值是分箱的，即它们按彼此的接近程度分组（具有任意区间界限）。
我可以看到您拥有的数据已经格式化为
<value> <frequency>
您遇到的问题当然来自这种格式对于函数不正确的事实：通常直方图函数会自己创建 bin，因此无需事先计算值。这意味着您应该提供一个包含所有值的单个向量，因为它们出现的次数与它们一样多。
或者，您可以事先自己创建箱：确定间隔，然后计算每个箱中有多少值。然后使用一个简单的条形图来显示每个 bin 的计数。此选项通常不太方便。