悠悠楠杉
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plt.title('用户年龄分布直方图（已筛选）',fontsize=16)
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plt.title('用户年龄分布直方图（已筛选）', fontsize=16)
plt.xlabel('年龄（岁）', fontsize=12)
plt.ylabel('人数', fontsize=12)
显示网格提升可读性
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
调整布局避免遮挡
plt.tight_layout()
plt.show()
此时生成的直方图将清晰展现用户年龄的主要集中区间，比如集中在20-40岁之间的双峰形态，有助于后续制定运营策略。
进阶技巧：多组对比与动态筛选
在实际分析中，常需比较不同群体的分布差异。例如，区分新老用户的年龄分布：
python
newusers = filtereddata[filtereddata['isnew'] == True]
oldusers = filtereddata[filtereddata['isnew'] == False]
plt.hist(newusers['age'], bins=25, alpha=0.6, label='新用户', color='green') plt.hist(oldusers['age'], bins=25, alpha=0.6, label='老用户', color='orange')
plt.legend()
plt.title('新老用户年龄分布对比')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('频数')
plt.show()
这种叠加直方图能直观揭示用户结构变化趋势。
数据筛选不是一次性的操作。随着业务理解加深，你可能会发现某些“异常”其实是特殊群体（如儿童账号、测试账户）。因此，建议将筛选逻辑封装成函数，便于迭代调整：
python
def clean_age_data(df, min_age=10, max_age=100, remove_outliers=True):
df_clean = df[(df['age'] >= min_age) & (df['age'] <= max_age)].copy()
if remove_outliers:
Q1, Q3 = df_clean['age'].quantile([0.25, 0.75])
IQR = Q3 - Q1
df_clean = df_clean[df_clean['age'].between(Q1 - 1.5*IQR, Q3 + 1.5*IQR)]
return df_clean
这样既能保证流程标准化，也提升了代码复用性。
数据可视化的价值不仅在于“画出来”，更在于“画得对”。每一次筛选都是对数据背后真实世界的重新理解。掌握这些技巧，你的直方图才能真正成为洞察的起点。
