首先我们看下数据

接下来数据分析操作

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == "__main__":
#读取数据
df = pd.read_excel('tips.xlsx','sheet1')
# print(df) #绘制散点图 证明推论,消费随着总账单的递增而递增
# df.plot(kind='scatter',x='tip',y='total_bill',color='red',label='bill_tip')
# plt.show() #计算消费占总帐单的百分比 .
df['pct'] = df.tip / df.total_bill * 100 #打印出消费占比高于30%的人群
# print(df[df.pct>30])
# print(df[df.pct>30].index) #过滤异常数据 默认axis=0 行级删除
df = df.drop('tip',axis=1)
print(df) #计算小费占比分布 箱型图
# df.pct.plot(kind='box',label='tips pct%')
# plt.show() #调查推论消费占比是否和性别有关
# df[['pct','sex']].boxplot(by='sex')
# plt.show() #调查推论,小费占比是否和工作日休息日有关
# df[['pct','day']].boxplot(by='day') #调查推论,小费占比是否和吸烟有关
# df[['pct','smoker']].boxplot(by='smoker') #按男女分组
df_m = df[df.sex=='Male']
df_f = df[df.sex=='Female']
df_m[['pct','smoker']].boxplot(by='smoker')
df_f[['pct','smoker']].boxplot(by='smoker') #查询消费比例与用餐时段关系
# df[['pct','time']].boxplot(by='time')
plt.show()

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