確率質量関数(PMF: Probability Mass Function)とは

離散型確率変数：離散型変数Xの取りうる値(x1,x2,...xn)のそれぞれに対応する確率pが存在する場合、Pを離散型確率変数といいます。

X	x1	x2	...	xn
P(X)	p1	p2	...	pn

確率質量関数は、離散型確率変数にその値をとる確率を対応させる関数です。
離散型確率変数Xがある値xをとる確率を関数f(x)とした場合、f(x)が確率質量関数です。

f(x) = P(X=x)

全事象が起こる確率は1です。

\sum_{i=1}^{n}P(X=x_i) = P(X=x_1) + P(X=x_2) + ... + P(X=x_n) = 1

PMFプロット

import seaborn as sns

probabilities = df['col'].value_counts(normalize=True)    
sns.barplot(probabilities.index, probabilities.values)

plt.xlabel('Col')
plt.ylabel('PMF')
plt.show()