python分析excel中数据的年龄占比，绘制柱形图，程序保存为rw2_1.py，图表保存为t2.png

好的，我来帮你写这个程序。首先，你需要安装pandas和matplotlib这两个库，你可以在命令行中使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

然后，你可以使用以下代码来读取Excel文件中的数据，并计算出每个年龄段的占比：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 计算每个年龄段的数量
age_counts = df['age'].value_counts()

# 计算每个年龄段的占比
age_percentages = age_counts / age_counts.sum()

# 将占比转化为百分比形式
age_percentages = age_percentages.apply(lambda x: format(x, '.2%'))

print(age_percentages)

接下来，你可以使用以下代码来绘制柱形图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图表样式
plt.style.use('ggplot')

# 绘制柱形图
age_counts.plot(kind='bar', color='steelblue')

# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')

# 显示图表
plt.show()

最后，你可以使用以下代码将程序保存为rw2_1.py，并将图表保存为t2.png：

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 计算每个年龄段的数量
age_counts = df['age'].value_counts()

# 计算每个年龄段的占比
age_percentages = age_counts / age_counts.sum()

# 将占比转化为百分比形式
age_percentages = age_percentages.apply(lambda x: format(x, '.2%'))

# 绘制柱形图
age_counts.plot(kind='bar', color='steelblue')

# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')

# 保存图表
plt.savefig('t2.png')

# 显示图表
plt.show()

希望能对你有所帮助！