用dataframe对不同年纪不同上网时长段进行统计并绘制饼状统计图，每个分类不同颜色

假设你已经有了一个名为`df`的DataFrame，其中包含了不同年龄段和上网时长的数据，你可以按照如下方式进行统计和绘制饼状图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
data = {
    'Age': [18, 18, 22, 22, 30, 30, 35, 35],
    'Duration': [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照年龄和上网时长分组，并计算每组的计数
grouped = df.groupby(['Age', 'Duration']).size().reset_index(name='Counts')

# 将每个分类的颜色定义为一个列表
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

# 绘制饼状图
fig, ax = plt.subplots()
for i, age in enumerate(grouped['Age'].unique()):
    sub_df = grouped[grouped['Age'] == age]
    counts = sub_df['Counts'].tolist()
    labels = sub_df['Duration'].tolist()
    ax.pie(counts, labels=labels, colors=colors[i % len(colors)], startangle=90, autopct='%1.1f%%', radius=1-i*0.15, wedgeprops=dict(width=0.15, edgecolor='w'))
    ax.set(aspect="equal", title=f"Statistics for Age {age}")

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，我们首先创建了一个示例数据，它包含了年龄和上网时长两个变量。然后按照这两个变量进行分组，并计算每个组的计数。接下来，我们将每个分类的颜色定义为一个列表，并使用`ax.pie()`函数绘制饼状图。最后，我们使用`plt.show()`函数显示图形。

注意，我们使用了一个`for`循环来绘制每个年龄的饼状图，并根据半径和颜色来区分不同的年龄段。你可以根据自己的数据进行修改和调整。