def show_statistic_graph(data):
    # data - содержит данные по типу список словарей
    [{'title': 'Чорноморець - Дніпро-1. Без права на осічку. Студія після матчу', 'publishedAt': '2021-07-31T18:58:34Z',   'viewCount': '27761', 'likeCount': '447', 'dislikeCount': '33', 'commentCount': '39', 'link': 'https://www.youtube.com/watch?v=I8iNsBi18xo'}, {'title': 'Чорноморець - Дніпро-1. Огляд матчу / Розгром з шедевром Адамюка', 'publishedAt': '2021-07-31T18:42:16Z', 'viewCount': '222399', 'likeCount': '2944', 'dislikeCount': '128', 'commentCount': '425', 'link': 'https://www.youtube.com/watch?v=kWPA-ESx-5g'}]
    # Это пример данных, количество словарей может достигать до несколько сотень если нужно могу прикрепить реальный список который передается в функцию
    plt.title("ТОП 10 відео по переглядам")
    plt.xlabel('Місце в ТОПі')
    plt.ylabel('Кількість переглядів')

    # Дальше я меняю в словарях значения типа str на int, чтобы позже их можно было легко отсортировать.
    # Если кратко, убираю '', Было: 'viewCount': '222399', станет: 'viewCount': 222399.
    for dic in data:
        dic['viewCount'] = int(dic['viewCount'])
        dic['likeCount'] = int(dic['likeCount'])
        dic['dislikeCount'] = int(dic['dislikeCount'])
        dic['commentCount'] = int(dic['commentCount'])


    # Здесь идёт сортировка словарей за соотвествующим ключем. В нашем случае "viewCount" - просмотры.
    def get_data(x):
        return x['viewCount']

    result = sorted(data, key=get_data, reverse=True)

    # здесь я делаю список значений котрые достаю из отсортированого списка словарей, ОСТАВЛЯЯ только ТОП 10 по просмотрам.
    # ось Y
    y_count = []
    for y in result[:10]:
        y_count.append(y['viewCount'])

    # Здесь вручную вписал значения для оси X
    labels_top = ['Top10', 'Top9', 'Top8', 'Top7', 'Top6', 'Top5', 'Top4', 'Top3', 'Top2', 'Top1']
    y_count.reverse()

    # Дальше часть вашего кода, ну и построения графика.
    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'positions': labels_top, 'values': y_count})
    ax = df.plot.bar(x='positions', y='values', rot=30)
    plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y'))

    for graph in range(len(result[:10])):
        plt.bar(labels_top.pop(), y_count.pop())

    plt.grid()
    plt.show()