绘制条形图画布分成俩个分析老年保障险和伤残险投保人所投保险的年龄分布情况

要将绘制的条形图画布分成两个部分，分别分析老年保障险和伤残险投保人所投保险的年龄分布情况，可以使用matplotlib库来实现。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布和子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))

# 统计老年保障险和伤残险的投保人年龄分布
elderly_age_counts = insurance_info[insurance_info['保险条款'] == '老年保障险']['年龄'].value_counts().sort_index()
disability_age_counts = insurance_info[insurance_info['保险条款'] == '伤残险']['年龄'].value_counts().sort_index()

# 绘制老年保障险的条形图
ax1.bar(elderly_age_counts.index, elderly_age_counts.values)
ax1.set_xlabel('Age')
ax1.set_ylabel('Count')
ax1.set_title('Age Distribution of Elderly Insurance Policy Holders')

# 绘制伤残险的条形图
ax2.bar(disability_age_counts.index, disability_age_counts.values)
ax2.set_xlabel('Age')
ax2.set_ylabel('Count')
ax2.set_title('Age Distribution of Disability Insurance Policy Holders')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，我们使用plt.subplots()函数创建一个包含两个子图的画布，并指定每个子图的位置。然后，分别统计老年保障险和伤残险的投保人年龄分布，并使用ax1.bar()和ax2.bar()函数在不同的子图上绘制条形图。接着，使用ax1.set_xlabel()、ax1.set_ylabel()、ax1.set_title()等函数设置子图1的坐标轴标签和标题，再使用ax2.set_xlabel()、ax2.set_ylabel()、ax2.set_title()等函数设置子图2的坐标轴标签和标题。最后，使用plt.tight_layout()函数调整子图之间的间距，并使用plt.show()函数显示图表。

你可以根据具体的数据和需求进行调整和扩展，例如修改图表的颜色、添加图例等。