请编写Python代码，根据已有数据对性别、年龄进行时域与频域对比，并绘制图表。要求数据准确、图形清晰。

为了帮助您完成这个任务，我需要先假设我们有一个包含性别（如'male'和'female'）、年龄以及时间序列数据（比如日期或时间戳）的数据集。我们可以使用pandas库处理数据，matplotlib和seaborn库进行绘图。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设我们有一个名为df的数据框，其中包含'sex', 'age'和'time_column'列
# time_column应包含按时间顺序排列的值，例如日期或Unix时间戳

# 加载数据
# df = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为实际文件路径

# 检查并整理数据
df['time_column'] = pd.to_datetime(df['time_column'])  # 确保时间列是datetime类型
df.set_index('time_column', inplace=True)  # 将时间列设置为索引

# 对于每个性别和年龄段，计算每段时间内的平均值或计数
grouped_data = df.groupby(['sex', pd.cut(df['age'], bins=5)])['your_measured_value'].agg(['mean', 'count'])

# 绘制图形
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(10, 8))

# 频域对比 - 平均值
sns.lineplot(data=grouped_data.unstack(level='sex')['mean'], hue='level_0', ax=ax1)
ax1.set_title('Age vs Time Domain Average for Each Gender')

# 时域对比 - 计数
sns.barplot(data=grouped_data.unstack(level='sex')['count'], hue='level_0', ax=ax2)
ax2.set_title('Age Distribution across Time for Each Gender')

plt.tight_layout()
plt.show()