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Python如何统计各年龄段人数

作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会您如何使用Python来统计各年龄段的人数。下面将为您详细介绍整个流程，并提供每一步需要使用的代码和注释来帮助您理解。

流程概述

为了实现这个任务，我们可以按照以下步骤进行操作：

搜集数据：首先，我们需要获得包含人员年龄信息的数据。可以从文件、数据库或者网络中获取数据。
数据预处理：在进行统计之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去重等操作。
统计人数：根据不同的年龄段，统计每个年龄段的人数。
可视化结果：将统计结果可视化，以便更直观地理解数据。

接下来，我们将详细讨论每个步骤所需的代码及其注释。

代码实现

搜集数据

首先，我们需要获得包含人员年龄信息的数据。在这里，我们假设数据已经存储在一个名为data的列表中，并且每个元素都是一个字典，包含人员的姓名和年龄信息。可以通过如下代码来实现：

data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25},
    {'name': 'Bob', 'age': 30},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35},
    # 其他数据...
]

数据预处理

在进行统计之前，我们需要对数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性。在这个例子中，我们可以使用如下代码将重复的数据进行去重操作，并且只保留年龄信息：

ages = set()  # 使用集合来存储年龄信息，保证唯一性
for person in data:
    age = person['age']
    ages.add(age)

统计人数

接下来，我们需要根据不同的年龄段统计人数。我们可以使用一个字典来存储不同年龄段的人数，其中年龄段作为键，人数作为值。以下是相关代码：

age_count = {}  # 存储不同年龄段的人数
for person in data:
    age = person['age']
    # 根据年龄段进行统计
    if age < 18:
        age_range = '0-17'
    elif age < 30:
        age_range = '18-29'
    elif age < 40:
        age_range = '30-39'
    else:
        age_range = '40+'
    # 更新人数统计
    if age_range in age_count:
        age_count[age_range] += 1
    else:
        age_count[age_range] = 1

可视化结果

最后，我们可以使用可视化工具（如matplotlib）将统计结果可视化。以下是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改：

import matplotlib.pyplot as plt

# 提取年龄段和人数信息
age_ranges = list(age_count.keys())
counts = list(age_count.values())

# 绘制柱状图
plt.bar(age_ranges, counts)
plt.xlabel('Age Range')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Number of People in Each Age Range')
plt.show()