从文件中读取tips数据集，并统计tip大于等于5和小于5的顾客的平均消费金额和平均就餐人数

首先，你需要有一个名为“tips”的数据集，通常这是一个包含餐饮小费、消费金额和就餐人数等信息的数据文件，比如CSV格式。在Python中，你可以使用pandas库来处理这类任务。这里是一个简单的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 加载数据集：

tips_df = pd.read_csv('tips.csv')  # 假设文件名是'tips.csv'，实际路径需要替换

3. 划分数据：

greater_than_5 = tips_df[tips_df['tip'] >= 5]  # 提取tip大于等于5的部分
less_than_5 = tips_df[tips_df['tip'] < 5]   # 提取tip小于5的部分

4. 计算平均值：

average_tip_greater_5 = greater_than_5['total_bill'].mean()  # total_bill列代表总消费金额
average_people_greater_5 = greater_than_5['size'].mean()     # size列代表就餐人数

average_tip_less_5 = less_than_5['total_bill'].mean()
average_people_less_5 = less_than_5['size'].mean()

现在，`average_tip_greater_5`和`average_people_greater_5`分别是tip大于等于5的顾客平均消费金额和就餐人数，`average_tip_less_5`和`average_people_less_5`则是 tip小于5的情况。