绘制饼图分析保险条款种类，绘制条形图分析治疗措施编码类别，绘制条形图分析投保人所投保险的年龄分布情况python代码

以下是使用Python绘制饼图、条形图分析保险条款种类、治疗措施编码类别、投保人所投保险的年龄分布情况的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
claim_info = pd.read_csv('claim_info.csv')

# 绘制饼图分析保险条款种类
policy_counts = claim_info['Policy_Type'].value_counts()
plt.pie(policy_counts, labels=policy_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Policy Type Distribution')
plt.show()

# 绘制条形图分析治疗措施编码类别
treatment_counts = claim_info['Treatment_Code'].value_counts().head(10)
plt.bar(treatment_counts.index, treatment_counts.values)
plt.title('Top 10 Treatment Codes')
plt.show()

# 绘制条形图分析投保人所投保险的年龄分布情况
age_counts = claim_info['Insured_Age'].value_counts().sort_index()
plt.bar(age_counts.index, age_counts.values)
plt.title('Insured Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用Pandas库读取索赔信息表。然后，我们使用matplotlib库绘制了三个图表。

第一个图表是饼图，用于分析保险条款种类的分布情况。我们使用value_counts方法计算每个条款种类的数量，并使用pie函数绘制饼图。

第二个图表是条形图，用于分析治疗措施编码类别的分布情况。我们使用value_counts方法计算每个编码类别的数量，并使用bar函数绘制条形图。由于编码类别数量较多，我们只选择前10个编码类别进行展示。

第三个图表是另一个条形图，用于分析投保人所投保险的年龄分布情况。我们使用value_counts方法计算每个年龄段的数量，并使用bar函数绘制条形图。由于年龄是连续的变量，我们需要先对年龄进行排序，然后再进行绘图。