绘制条形图分析投保人所投保险的年龄分布情况

要绘制投保人所投保险的年龄分布情况的条形图，可以使用matplotlib库来实现。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计不同年龄段的投保人数
age_counts = insurance_info['年龄'].value_counts().sort_index()

# 绘制条形图
plt.bar(age_counts.index, age_counts.values)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Age Distribution of Policy Holders')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')

# 设置x轴刻度标签旋转角度
plt.xticks(rotation=90)

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用value_counts()函数统计不同年龄的投保人数，并使用sort_index()函数按照年龄排序。然后，使用plt.bar()函数绘制条形图，其中x轴表示年龄，y轴表示投保人数。接着，使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置图表的标题和坐标轴标签。最后，使用plt.xticks(rotation=90)函数设置x轴刻度标签的旋转角度，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。

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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。

绘制条形图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

要绘制老年保障险和伤残险投保人年龄分布情况的条形图，需要首先筛选出投保险种为老年保障险和伤残险的数据，并统计不同年龄段的投保人数。然后，使用matplotlib库来实现绘图。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 筛选出投保险种为老年保障险和伤残险的数据
elderly_insurance = insurance_info[insurance_info['保险条款'] == '老年保障险']
disability_insurance = insurance_info[insurance_info['保险条款'] == '伤残险']

# 统计不同年龄段的投保人数
elderly_age_counts = elderly_insurance['年龄'].value_counts().sort_index()
disability_age_counts = disability_insurance['年龄'].value_counts().sort_index()

# 绘制条形图
plt.bar(elderly_age_counts.index, elderly_age_counts.values, label='老年保障险')
plt.bar(disability_age_counts.index, disability_age_counts.values, label='伤残险')

# 设置图例、标题和坐标轴标签
plt.legend()
plt.title('Age Distribution of Elderly Insurance and Disability Insurance Policy Holders')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')

# 设置x轴刻度标签旋转角度
plt.xticks(rotation=90)

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用布尔索引筛选出投保险种为老年保障险和伤残险的数据，并分别统计不同年龄段的投保人数。然后，使用plt.bar()函数绘制两个条形图，其中x轴表示年龄，y轴表示投保人数。我们使用label参数来标识不同的险种。接着，使用plt.legend()函数显示图例，plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置图表的标题和坐标轴标签。最后，使用plt.xticks(rotation=90)函数设置x轴刻度标签的旋转角度，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。