Python零基础入门数据分析实战之小费数据集应用

最新推荐文章于 2025-01-17 22:27:46 发布

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#数据挖掘 #数据分析 #csv #logback #bmp

本文介绍了一位Python初学者使用seaborn自带的小费数据集进行数据分析的过程，包括数据来源、问题探索、数据清洗和数据探索。研究了小费金额与消费总金额的关系，以及性别、吸烟状况、星期和聚餐人数对小费的影响。结果显示小费与消费总金额正相关，女性小费较低，周末小费较高，且小费比例大致服从正态分布。

在这里插入图片描述

一、数据来源

本节选用的是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数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。

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()