我将数据按照不同年龄组分成6组，我想看每个暴露情况的男女差异，我该如何搞？

要分析不同年龄组中暴露情况的男女差异，你可以采取以下步骤来进行分组和对比分析：

1. **数据预处理**：首先，确认你的数据集中包含了年龄、性别以及暴露情况等关键变量。清理缺失值并确保数据类型正确。

2. **创建年龄分组**：根据你提到的，将数据分为六个年龄组。可以使用cut()函数（在Python的Pandas库中）或其他数据分析工具进行分段。

   age_groups = pd.cut(data['age'], bins=range(0, 85, 10)) # 假设年龄范围是0-85岁，每组间隔10年

3. **合并性别和暴露变量**：将年龄组别信息添加到原始数据框中，然后按性别（male和female）分组计数或平均暴露值。

   grouped_data = data.groupby(['age_groups', 'gender']).agg({'exposure': ['count', 'mean']})

4. **对比差异**：查看每个年龄组内男性和女性的暴露次数或平均值是否存在显著差异。可以使用t-test（如果是连续数值）、卡方检验（计数数据）或非参数测试（如Mann-Whitney U检验，如果假设不满足）来评估性别之间差异的显著性。

5. **可视化呈现**：画出柱状图或箱线图直观展示各年龄段男女人口的暴露情况，以便更容易看出差异。

完成以上步骤后，你就能够看到不同年龄组中暴露情况在男性和女性之间的对比。记得解读结果时要考虑可能的混杂因素和其他相关影响。