背景介绍

在日常数据分析中，了解用户年龄分布是重要的统计任务。通过读取包含用户年龄和性别信息的CSV文件，可以直观观察不同年龄段的出现频率，为后续的决策分析提供数据支持。本实现通过Python脚本，利用pandas读取数据，并结合matplotlib生成柱状图或饼图，完成对年龄分布的统计与可视化处理。

思路分析

1. 数据读取与预处理
   • 使用pandas读取CSV文件，确保数据格式正确。
   • 将数据按性别分组，统计各年龄段的出现次数。
2. 统计频率的实现
   • 使用value_counts()方法统计各年龄段的出现频率。
   • 通过matplotlib.pyplot.bar()或matplotlib.pyplot.pie()生成可视化图表。
3. 代码逻辑结构
   • 分步实现数据读取、统计、绘图，确保逻辑清晰且易于理解。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件并预处理数据
file_path = 'data.csv'
df = pd.read_csv(file_path)

# 统计各年龄段的出现频率
age_dict = df.groupby('gender')['age'].value_counts()

# 绘制柱状图显示年龄分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
age_dict.plot(kind='bar', color='skyblue', label='Age Group')

# 设置图表标题与标签
plt.title('Age Distribution by Gender')
plt.xlabel('Age Group')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

总结

本实现通过Python脚本，结合pandas读取CSV文件，完成对用户年龄分布的统计与可视化处理。代码清晰易懂，逻辑性强，能够满足用户需求，同时也展示了数据结构与可视化工具的应用。该实现不仅解决了实际问题，还通过可运行的代码展示了技术实现的完整流程，具有较高的学习价值。