三线表说明python不同年龄段患者中高血压的分布情况‘

在Python中，通常我们不会直接创建一个三线表，因为这是文本描述而不是代码生成的内容。不过，如果你想要用数据来表示这个信息，你可以使用pandas库来构建一个数据框，然后通过matplotlib或者seaborn等可视化工具来绘制表格形式的数据。

例如，假设你有一个包含年龄（age）和是否患有高血压（hypertension）的数据集：

import pandas as pd

# 假设这是一个简单的数据示例
data = {
    '年龄': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65],
    '高血压': ['否', '否', '否', '是', '是', '是', '是', '是', '是', '是']
}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，你可以计算每个年龄段高血压患者的百分比，并画出一个条形图或饼图：

df['高血压计数'] = df.groupby('年龄')['高血压'].transform('count')
total_count = df['高血压计数'].sum()
df['高血压比例'] = df['高血压计数'] / total_count * 100

# 画条形图
ax = df.plot(kind='bar', x='年龄', y='高血压比例', stacked=True)
ax.set_xlabel('年龄')
ax.set_ylabel('高血压患病率 (%)')
ax.set_title('不同年龄段患者高血压分布')

# 或者画饼图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(df['高血压比例'], labels=df['年龄'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同年龄段患者高血压分布')
plt.show()

这将展示一个直观的三线表（实际上是一个柱状图或饼图），显示各个年龄段的高血压分布情况。