Pandas 条形图未分组在一起

我想创建一个条形图，其中“Age_round”按升序分组。现在所有的酒吧都分开了

import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(kind='bar',x='Age_round',y='number of purchased hours(mins)')
plt.xlabel('Age_round')
plt.ylabel('number of purchased hours(mins)')
# plt.xticks(np.arange(start = 4, stop = 17, step = 1))
plt.title('Age Distribution Graph')
plt.grid()

下面是我的数据框

    Package Age_round   gender
1   7000    9.0 1
2   7000    10.0    0
3   5000    9.0 0
4   9000    10.0    1
5   3000    12.0    1
6   5000    9.0 1
7   9000    10.0    1
8   6000    16.0    1
9   6000    12.0    0
10  6000    7.0 1
11  12000   7.0 1
12  12000   15.0    1
13  6000    10.0    1

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基本上，我想创建一个条形图，其中x轴为“年龄轮”，y轴显示频率，而“包装”则由不同颜色的条形图区分。我写了一段代码来完成这项工作，不确定这是否是最好的方法：

制作一个新的DF，根据包读取每个年龄段的频率数据，并指定“值（年龄）”作为其索引

values = df.Age_round.unique()
values.sort()

newdf = pd.DataFrame()  

for x in values : 
    freq_x = df[df['Age_round']==x]['Package'].value_counts()
    newdf = newdf.append(freq_x)

newdf.index = values
newdf.plot(kind='bar',stacked=True, figsize=(15,6))

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以下是一个可能的实现：

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
df=pd.DataFrame（列=['Package'，'Age\u round'，'gender']，
数据=[[7000,9.0,1]，[7000,10.0,0]，[5000,9.0,0]，[9000,10.0,1]，[3000,12.0,1]，
[5000, 9.0, 1], [9000, 10.0, 1], [6000, 16.0, 1], [6000, 12.0, 0], [6000, 7.0, 1],
[12000, 7.0, 1], [12000, 15.0, 1], [6000, 10.0, 1]])
df['Age_round']=df['Age_round'].astype（int）#可选地将数字四舍五入为整数
df.sort_值（['Age_round'，'Package']）。绘图（kind='bar'，x='Age_round'，y='Package'，rot=0，color='deeppink'）
plt.xlabel（‘年龄（四舍五入）’）
plt.ylabel（‘购买的小时数（分钟）’）
产品名称（“年龄分布图”）
plt.grid（真，轴='y'）
plt.show（）