当使用 seaborn 12+ 版本调用 `sns.countplot()` 时，若未显式指定 `x`（或 `y`）参数，且 `order` 参数依赖于 pandas series 的索引排序，会触发“input data must be a pandas object to reorder”错误。根本原因是新版本强制要求分类变量必须通过命名参数（如 `x=`）传入，并确保 `order` 与数据上下文一致。
该错误常见于从旧版 seaborn（如 0.11.x）升级到 0.12+ 后的代码迁移场景。sns.countplot() 在新版中不再支持位置参数直接传入数组（如 df[kol]），而要求明确指定绘图维度（x= 或 y=），尤其当使用 order 参数时——因为 order 的推导需关联原始 DataFrame 的结构上下文，以保证重排序逻辑可追溯。
✅ 正确写法有两种等效方式：
方式一：显式传入 Series 并指定 x=
sns.countplot(x=df[kol], order=df[kol].value_counts().index, ax=axs[i])
方式二：使用 data= 参数 + 列名字符串（推荐，更符合 seaborn 声明式风格）
sns.countplot(x=kol, order=df[kol].value_counts().index, ax=axs[i], data=df)
后者优势明显：
- 代码更清晰，语义明确（x 是列名，data 是数据源）；
- 支持自动处理缺失值和类别顺序一致性；
- 便于后续扩展（如添加 hue= 分组时无需重构数据传入方式）。
⚠️ 注意事项：
- order 必须为列表或 Index 类型（如 df[kol].value_counts().index 返回 Index，完全兼容）；
- 若列中含 NaN，value_counts() 默认 dropna=True，导致 order 不包含空值——如需保留，应改用 df[kol].value_counts(dropna=False).index；
- 避免混用 df[kol] 和 data=df：例如 sns.countplot(x=df[kol], data=df, ...) 会引发冗余或冲突，应二选一。
完整修复后的循环段如下：
for i, kol in enumerate(kolom_kategorikal):
sns.countplot(x=kol, order=df[kol].value_counts().index, ax=axs[i], data=df)
axs[i].set_title(f'\nCount Plot {kol}\n', fontsize=15)
for p in axs[i].patches:
axs[i].annotate(f'{p.get_height():.0f}',
(p.get_x() + p.get_width()/2., p.get_height()),
ha='center', va='center', xytext=(0, 10), textcoords='offset points')
sns.despine(right=True, top=True, left=True)
axs[i].axes.yaxis.set_visible(False)
plt.setp(axs[i])
plt.tight_layout()
plt.show()总结：seaborn 0.12+ 强化了 API 的健壮性与可读性，弃用模糊的位置参数传递，转而要求显式声明变量角色（x, y, hue, data）。将 countplot(df[kol], ...) 升级为 countplot(x=kol, data=df, ...) 不仅解决报错，更是拥抱更可持续、可维护的可视化编码实践。
