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Python数据分析实战，小费数据集应用
发布时间：2025-11-05 09:24:32 来源：云智核 作者：人工智能
一、数据实战数据数据来源
本节选用的分析是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的小费数据，其中total_bill为消费总金额、数据实战数据tip为小费金额、分析sex为顾客性别、小费smoker为顾客是数据实战数据否吸烟、day为消费的分析星期、time为聚餐的小费时间段、size为聚餐人数。WordPress模板数据实战数据
import numpy as np from pandas import Series,分析DataFrame import pandas as pd import seaborn as sns #导入seaborn库 tips=sns.load_dataset(tips) #seaborn库自带的数据集 tips.head()
二、问题探索
小费金额与消费总金额是小费否存在相关性? 性别、是数据实战数据否吸烟、星期几、分析聚餐人数和小费金额是小费否有一定的关联? 小费金额占小费总金额的百分比是否服从正态分布?三、数据清洗
tips.shape #数据集的维度(244，7)
共有244条数据，7列。
tips.describe() #描述统计
描述统计结果如上所示。b2b供应网
tips.info() #查看缺失值信息
此例无缺失值。
四、数据探索
tips.plot(kind=scatter,x=total_bill,y=tip) #绘制散点图
由图可看出，小费金额与消费总金额存在正相关性。
import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import seaborn as sns #导入seaborn库 tips=sns.load_dataset(tips)#seaborn库自带的数据集 tips.head()3.0896178343949052
female_tip = tips[tips[sex] == Female][tip].mean() #女性平均消费金额female_tip2.833448275862069
s = Series([male_tip,female_tip],index=[male,female]) smale 3.089618
female 2.833448
dtype: float64
s.plot(kind=bar) #男女平均小费柱状图
由图可看出，女性小费金额小于男性小费金额。
sun_tip = tips[tips[day] == Sun][tip].mean() sat_tip = tips[tips[day] == Sat][tip].mean() thur_tip = tips[tips[day] == Thur][tip].mean() fri_tip = tips[tips[day] == Fri][tip].mean()#各个日期的平均小费值 s = Series([thur_tip,fri_tip,sat_tip,sun_tip],index=[Thur,Fri,Sat,Sun]) s
s.plot(kind=bar) #日期平均小费柱状图 
由图可看出，周六、周日的小费比周四、周五的小费高。
tips[percent_tip] = tips[tip]/(tips[total_bill]+tips[tip]) tips.head(10) #小费所占百分比
tips[percent_tip].hist(bins=50)#小费百分比直方图 
由图可看出，小费金额占小费总金额的百分比基本服从正态分布。免费源码下载
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