用dataframe对不同年纪不同上网时长段进行统计并绘制一张条形统计图，每个分类不同颜色

好的，这个问题和上一个问题类似，只是统计的变量不同。你可以参考前面的代码，稍作修改即可。

首先，你需要准备好数据，包括年龄、上网时长段以及对应的频数。然后，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(['age', 'duration']).size().reset_index(name='count')

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

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

# 绘制每个分类的条形图
for i, age in enumerate(counts['age'].unique()):
    df = counts[counts['age'] == age]
    ax.bar(df['duration'], df['count'], color=colors[i], label=f'Age {age}')

# 添加图例、标题等
ax.legend()
ax.set_xlabel('Duration')
ax.set_ylabel('Count')
ax.set_title('Internet Usage by Age 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：`age`、`duration` 和 `count`。`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`enumerate()`函数来迭代每个年龄组，然后使用`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！