假设有一个包含学生姓名、年级和上网时长段的 DataFrame，根据这个dataframe绘制不同年纪不同上网时长段进行统计并绘制一张条形图，每个分类有不同的颜色人

好的，这个问题需要根据年级和上网时长段来绘制一张条形统计图，并且每个分类有不同的颜色。你可以使用`pandas`库中的`DataFrame`类来读取数据并进行统计。接下来，使用`matplotlib`库来绘制条形统计图。

以下是一个示例代码，你可以参考一下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计每个分类的频数
counts = data.groupby(['grade', 'duration']).size().reset_index(name='count')

# 设置不同颜色
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']

# 绘制条形图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 迭代每个年级
for i, grade in enumerate(counts['grade'].unique()):
    # 获取该年级的数据
    df = counts[counts['grade'] == grade]
    
    # 绘制该年级的条形图
    for j, duration in enumerate(df['duration']):
        count = df.loc[df['duration'] == duration, 'count'].iloc[0]
        ax.bar(i + j*0.1, count, color=colors[j], label=f'{duration}')

# 添加图例、标题等
ax.legend()
ax.set_xticks(range(len(counts['grade'].unique())))
ax.set_xticklabels(counts['grade'].unique())
ax.set_xlabel('Grade')
ax.set_ylabel('Count')
ax.set_title('Internet Usage by Grade and Duration')

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.csv`是你的数据文件，它应该包含三列：`name`、`grade` 和 `duration`。`counts`是一个新的`DataFrame`，用于统计每个分类的频数，并且`colors`是你想要的不同颜色。

使用`unique()`函数来迭代每个年级，然后使用`loc()`函数获取该年级的数据，并使用`bar()`函数绘制每个分类的条形图。最后，你可以设置图例、标题、轴标签等，并使用`show()`函数显示图形。

希望这可以帮到你！