一张大图中有多个子图，子图与子图图表形式还不一致，可以考虑使用这种方法

# 创建一个包含两个子图的图形
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(18, 10))

# 第一个子图：2022年
grouped = df.groupby(by=['进口国', '年'])['金额'].sum().unstack() / 10000
grouped1 = grouped.sort_values(by=2022, ascending=False).head(20)
axes[0,0].barh(grouped1.index, grouped1[2022], color='skyblue')
axes[0,0].set_xlabel('金额')
axes[0,0].set_ylabel('进口国')
axes[0,0].set_title('2022年不同国家进口845611编码累计金额(前20个)')
axes[0,0].invert_yaxis()

# 第二个子图：2023年
grouped = df.groupby(by=['进口国', '年'])['金额'].sum().unstack() / 10000
grouped1 = grouped.sort_values(by=2023, ascending=False).head(20)
axes[0,1].plot(grouped1.index, grouped1[2023], color='skyblue')
axes[0,1].set_xlabel('金额')
axes[0,1].set_ylabel('进口国')
axes[0,1].set_title('2023年不同国家进口845611编码累计金额(前20个)')
axes[0,1].invert_yaxis()

grouped = df.groupby(by=['出口国','年'])['金额'].sum().unstack()/10000
grouped1 = grouped.sort_values(by=2022, ascending=False).head(10)
axes[1,0].bar(grouped1.index, grouped1[2022], color='skyblue')
axes[1,0].set_xlabel('金额（万美元）')
axes[1,0].set_ylabel('出口国')
axes[1,0].set_title('2022年不同国家出口845611编码累计金额(前10个)')
axes[1,0].invert_yaxis()  # 反转y轴，让金额最高的国家显示在上面

grouped = df.groupby(by=['出口国','年'])['金额'].sum().unstack()/10000
grouped1 = grouped.sort_values(by=2023, ascending=False).head(10)
axes[1,1].scatter(grouped1.index, grouped1[2023], color='skyblue')
axes[1,1].set_xlabel('金额（万美元）')
axes[1,1].set_ylabel('出口国')
axes[1,1].set_title('2023年不同国家出口845611编码累计金额(前10个)')
axes[1,1].invert_yaxis()

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()