查看tips数据的相关信息(tips.csv)，并按是否吸烟、性别等字段分组统计相关信息，完成对tips数据的分析。

首先，为了查看`tips.csv`数据集的相关信息，你需要加载数据并查看前几行，了解各列的名称、数据类型以及初步的内容概览。这个过程通常涉及到使用pandas库在Python中操作。

import pandas as pd

# 加载tips数据
tips_df = pd.read_csv('tips.csv')

# 查看数据基本信息
print(tips_df.head())  # 显示数据集的前五行
print("\nColumns:\n", tips_df.columns)  # 列名
print("Description:\n", tips_df.describe())  # 描述性统计

# 按照吸烟、性别等字段分组统计
grouped_stats = tips_df.groupby(['smoker', 'sex']).agg({
    'total_bill': ['mean', 'count'],  # 统计总账单的平均值和数量
    'tip': ['mean', 'sum']          # 对小费也做同样的处理
}).reset_index()  # 保留索引以便观察每个组

print(grouped_stats)

通过上述代码，你可以得到每个性别和吸烟状态组合下的平均消费额、总账单数量以及小费的平均值和总额。这有助于理解哪些群体的消费习惯有何不同。