pandas读取csv文件并作数据线图/条图/直方图/散点图/箱线图/饼图到一张图上，表明图标类型，统计不同年龄的个数

好的，下面是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计不同年龄的个数
age_count = data['age'].value_counts()

# 创建画布和子图
fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))

# 绘制数据线图
axs[0, 0].plot(data['age'], data['income'])
axs[0, 0].set_title('Line Chart')

# 绘制数据条图
axs[0, 1].bar(data['age'], data['income'])
axs[0, 1].set_title('Bar Chart')

# 绘制数据直方图
axs[0, 2].hist(data['age'], bins=10)
axs[0, 2].set_title('Histogram')

# 绘制数据散点图
axs[1, 0].scatter(data['age'], data['income'])
axs[1, 0].set_title('Scatter Plot')

# 绘制数据箱线图
axs[1, 1].boxplot(data['income'], vert=False)
axs[1, 1].set_title('Box Plot')

# 绘制数据饼图
axs[1, 2].pie(age_count.values, labels=age_count.index)
axs[1, 2].set_title('Pie Chart')

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，我使用了pandas库读取了名为data.csv的csv文件中的数据，然后使用value_counts()方法统计了不同年龄的个数。接着，我使用matplotlib库创建了一个大小为15x10的画布，并在画布上创建了6个子图。分别使用plot()、bar()、hist()、scatter()、boxplot()、pie()方法绘制了数据线图、数据条图、数据直方图、数据散点图、数据箱线图和数据饼图。最后，使用show()方法显示图形。

以上代码可以根据自己的需要进行修改和调整。