使用的文件

一、解析文件

1、导入插件，并可以显示中文

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
#用来显示中文标签 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

2、读取文件

#1 获得数据

data = pd.read_excel("data//tips.xls") print(data.head()) 

二、分析数据

#2 查看数据的描述信息

print(data.describe())

#3 修改列名为汉字，并显示前5行

data.rename(columns={'total_bill':'消费总额','tip':'小费','sex':'性别','smoker':'是否吸烟','day':'星期','time':'聚餐时间段','size':'人数'},inplace=True) 
print(data.head())

#5 查询吸烟男生中人均消费大于15的数据（两种方法）

#方法1 
f = data[(data['是否吸烟']=='Yes') & (data['性别']=='Male') & (data['人均消费']>15)] 
print(f) 
#方法2 
f1 = data.query('是否吸烟=="Yes" & 性别=="Male" & 人均消费>15') 
print(f1)

输出结果：

#6 分析小费金额和消费总额的关系

 s = data.plot(kind = 'scatter',x = '消费总额',y = '小费') print(s) plt.show()

输出结果：

#7 分析男性顾客和女性顾客谁慷慨

 s = data.groupby('性别')['小费'].mean()

从上图中可以看出，男生顾客更慷慨一些

#8 分析星期与小费的关系

print(data['星期'].unique())

#显示星期的取值 r = data.groupby('星期')['小费'].mean() 

print(r) 

fig = r.plot(kind='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12,rot=30) 

plt.show();

从下图中可以看出，周六，日的小费比周四，五的高一些

#9 性别+吸烟组合因素对慷慨度的影响

r = data.groupby(['性别','是否吸烟'])['小费'].mean() 
print(r) 
fig = r.plot(kind='bar',x=['性别','是否吸烟'],y= '小费',fontsize=12,rot=30) 
plt.show()

输出结果：

#10 分析聚餐时间段与小费数额的关系

s = data.groupby('聚餐时间段')['小费'].mean() 
print(s) 
fig = s.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费',fontsize=15,rot=30) fig.axes.title.set_size(16) 
plt.show()