使用pandas对tips数据集按照day来分组聚合，聚合求总和。给出示例代码

下面是按照day来分组聚合，聚合求总和的示例代码：

import pandas as pd

# 读取tips数据集
tips = pd.read_csv('tips.csv')

# 按照day分组，聚合求和
tips_by_day = tips.groupby('day').sum()

print(tips_by_day)

输出结果如下：

      total_bill   tip  size
day                         
Fri       325.88  51.96    40
Sat      1778.40  260.40   219
Sun      1627.16  247.39   216
Thur     1096.33  171.83   152

其中，total_bill表示总消费金额，tip表示总小费金额，size表示总就餐人数。

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读入小费文件tips.csv，使用DataFrame对象的基本统计分析方法了解数据信息

首先，为了完成对`tips.csv`文件的小费数据分析，我们需要使用Python的数据处理库Pandas，它提供了一套强大的DataFrame数据结构。假设`tips.csv`是一个CSV格式的数据集，包含一些关于餐饮消费的信息。

1. **加载数据**:
使用`pandas.read_csv()`函数加载数据：

   import pandas as pd
   tips_df = pd.read_csv('tips.csv')

2. **查看基本信息**:
- `head()` 显示前几行数据，帮助理解数据内容：

     print(tips_df.head())

- `shape` 获取行数和列数：

     print("Shape:", tips_df.shape)

3. **描述性统计**:
- `describe()` 给出数值型变量的统计摘要，如平均值、标准差等：

     print(tips_df.describe())

4. **基本统计分析**:
- 对某个变量求总和、均值、中位数、最大值和最小值：

     total_tips = tips_df['total_bill'].sum()
     mean_tip = tips_df['tip'].mean()
     median_tip = tips_df['tip'].median()
     min_max_tips = (tips_df['total_bill'].min(), tips_df['total_bill'].max())
     print(f"Total tips: {total_tips}, Mean tip: {mean_tip}, Median tip: {median_tip}")

5. **分组聚合**:
按照某些类别（如sex或day）计算平均小费：

   group_stats = tips_df.groupby('day')['tip'].mean()
   print(group_stats)