从 Kaggle 数据源下载数据集并用python进行分析。 根据数据集去验证什么样的假设。 使用的分析工具全面，至少应包括描 述性统计、统计推断、建模等内容。 文字表述流畅、 逻辑清晰合理、图文并茂。请帮我举一个例子并附有代码

好的，假设我们要研究 "Black Friday" 数据集中女性购买行为是否比男性更倾向于购买家居用品。具体来说，我们希望验证如下两个假设：

- 假设 1：女性购买家居用品的金额比男性更多。
- 假设 2：女性购买家居用品的比例比男性更高。

为了验证这两个假设，我们可以使用 Kaggle 上的 "Black Friday" 数据集，然后使用 Pandas 和 SciPy 等库来进行分析。

首先，我们需要导入数据集。可以在 Kaggle 上下载 "Black Friday" 数据集，然后使用 Pandas 库来读取 CSV 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('BlackFriday.csv')

接下来，我们可以对数据集进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。例如，可以使用 Pandas 库中的 `describe` 函数来获取数据集中数值型特征的基本统计信息：

numeric_features = ['Age', 'Occupation', 'Purchase']
df[numeric_features].describe()

该代码会输出数据集中 `Age`、`Occupation` 和 `Purchase` 这三列的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数和最大值。

然后，我们可以使用 Pandas 库中的 `groupby` 函数来按性别和购买类别对数据进行分组，然后计算购买金额和购买数量：

# 按性别和购买类别对数据进行分组
grouped = df.groupby(['Gender', 'Product_Category_1'])

# 计算购买金额和购买数量
purchase_sum = grouped['Purchase'].sum()
purchase_count = grouped['Purchase'].count()

接下来，我们可以使用 Pandas 库中的 `pivot_table` 函数将数据透视成表格形式，方便后续分析：

# 将数据透视成表格形式
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Purchase', index='Gender', columns='Product_Category_1', aggfunc=[sum, len])

# 去除掉 NaN 值
pivot_table = pivot_table.fillna(0)

然后，我们可以使用 SciPy 库中的 `ttest_ind` 函数来进行独立样本 t 检验，以检验男性和女性购买家居用品的平均购买金额是否存在显著性差异：

from scipy.stats import ttest_ind

# 进行独立样本 t 检验
male_purchase = df[df['Gender'] == 'M']['Purchase']
female_purchase = df[df['Gender'] == 'F']['Purchase']
t, p = ttest_ind(male_purchase, female_purchase, equal_var=False)

print('t-statistic:', t)
print('p-value:', p)

该代码会输出男性和女性购买家居用品的平均购买金额是否存在显著性差异的 t 值和 p-value。如果 p-value 小于某个显著性水平（例如 0.05），则可以拒绝零假设，认为女性购买家居用品的金额比男性更多。

最后，我们可以使用 Pandas 库中的 `plot` 函数来可视化数据。例如，可以使用如下代码绘制男性和女性购买家居用品的比例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算男性和女性购买家居用品的比例
male_count = pivot_table.loc['M', ('len', 10)]
female_count = pivot_table.loc['F', ('len', 10)]
total_count = male_count + female_count
male_ratio = male_count / total_count
female_ratio = female_count / total_count

# 绘制条形图
plt.bar(['Male', 'Female'], [male_ratio, female_ratio])
plt.title('Proportion of buying home appliances')
plt.xlabel('Gender')
plt.ylabel('Proportion')
plt.show()

该代码会输出男性和女性购买家居用品的比例条形图。如果女性购买家居用品的比例比男性更高，则可以支持假设 2。