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下面是在Pandas数据框架的指定列上显示条形图的完整攻略。

1. 导入必要的库和数据集

首先需要导入Pandas和Matplotlib库，以及一份示例数据集，例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("example.csv")

1. 确定绘图列和数据

将需要绘图的列选出来作为x轴或y轴，同时也需要将要用于绘图的数据取出来，例如：

x_col = "item"
y_col = "price"
plot_data = data[[x_col, y_col]]

1. 将数据按照x轴或y轴进行分组

将数据按照x轴或y轴进行分组，以便后续绘图。如果是按照x轴分组，则需要对y轴数据进行聚合计算，例如：

grouped_data = plot_data.groupby(x_col).mean()

1. 绘制条形图

调用Matplotlib的条形图函数，按照分组后的数据进行绘制，例如：

plt.bar(grouped_data.index, grouped_data[y_col])
plt.title("Price by Item")
plt.xlabel(x_col)
plt.ylabel(y_col)
plt.show()

完整代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("example.csv")
x_col = "item"
y_col = "price"
plot_data = data[[x_col, y_col]]
grouped_data = plot_data.groupby(x_col).mean()

plt.bar(grouped_data.index, grouped_data[y_col])
plt.title("Price by Item")
plt.xlabel(x_col)
plt.ylabel(y_col)
plt.show()

需要注意的是，这只是最基本的绘图方法，如果要调整图表的样式、颜色、字体等，可以参考Matplotlib的官方文档，进一步优化绘图效果。

希望这份攻略可以对你有所帮助！