fdata= pd.read_excel("C:\Users\小杜羽\Downloadstips_mod. xls")

在读取Excel文件时，需要注意路径的格式。在Windows系统中，路径中的反斜杠`\`需要使用两个反斜杠`\\`或单斜杠`/`来代替。因此，你可以尝试以下代码：

import pandas as pd

# 使用两个反斜杠
fdata = pd.read_excel("C:\\Users\\小杜羽\\Downloads\\tips_mod.xls")

# 或者使用单斜杠
fdata = pd.read_excel("C:/Users/小杜羽/Downloads/tips_mod.xls")

另外，需要注意文件名的正确性和文件路径是否存在。

相关问题

import pandas as pd import re fdata = pd.read_csv("cata_3024.csv",encoding="gbk") def extract_province(address): province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))') match = province_re.match(address) if match: return match.group(1) else: return '' def['province'] = df['address'].apply(extract_province)

在这段代码中，第一行和第二行是正确的，分别导入了pandas和re库，并使用pandas的read_csv函数读取了一个csv文件。但是在第三行，您似乎打错了变量名，应该将"fdata"改为"df"。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import re

df = pd.read_csv("cata_3024.csv", encoding="gbk")

def extract_province(address):
    province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))')
    match = province_re.match(address)
    if match:
        return match.group(1)
    else:
        return ''

df['province'] = df['address'].apply(extract_province)

在这个例子中，我们首先导入了pandas和re库，然后使用pandas的read_csv函数读取了一个csv文件。接着定义了一个函数extract_province，用于提取地址中的省份信息，并将其应用到DataFrame的每一行上。最后，我们将提取出来的省份信息存储在DataFrame的一个新列中。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False %matplotlib inline fdata=pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx") fdata.head() fdata.describe() fdata.rename(columns={'total_bill': '消费总额', 'tip': '小费', 'sex': '性别', 'smoker': '是否吸烟', 'day': '星期', 'time': '聚餐时间', 'size': '人数'}, inplace=True) fdata.head() fdata['人均消费']=round(fdata['消费总额']/fdata['人数'],2) fdata.head() fdata.query('是否吸烟="Yes"&性别="Male"&人均消费>15') fdata.plot(kind='scatter',x='消费总额',y='小费') fdata.groupby('性别')['小费'].mean() print(fdata['星期'], unique()) r=fdata.groupby('星期')['小费'].mean() fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30) fig.axes.title.set_size(16) r=fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费']. mean() fig=r.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费', fontsize=15, rot=30) fig.axes.title.set_size(16)

这是一段 Python 代码，主要使用了 pandas、numpy、matplotlib 库对一个餐厅的消费数据进行了分析和可视化。具体的分析和可视化内容包括：

1. 读取数据文件 example.xlsx，并对数据进行基本的查看和描述统计。
2. 对数据的列名进行更改，使得更加易读。
3. 计算人均消费，并新增一列。
4. 查询出是否吸烟、性别为男性且人均消费大于15的记录。
5. 绘制消费总额与小费之间的散点图。
6. 按性别对小费进行分组，并计算平均值。
7. 按星期对小费进行分组，并计算平均值，并绘制柱状图。
8. 按聚餐时间段对小费进行分组，并计算平均值，并绘制柱状图。

需要注意的是，代码中可能有一些语法错误，比如最后一行的 fig=r.plot(... 应该是 fig=r.plot.bar(...。