现有一个小费数据集tips.xls文件，进行预处理。 （1） 导入模块 （2） 获取数据，导入待处理数据tips.xls，并显示前五行。 （3）分析数据 查看数据的描述信息。 修改列名为汉字，并显示前五行数据。 查看人均消费。 查询吸烟男性中人均消费大于15的数据。

首先，我们需要导入必要的Python数据分析库，如pandas用于数据处理，以及openpyxl读取Excel文件：

import pandas as pd

然后，我们将加载`tips.xls`文件并查看前五行数据：

# 导入数据
df = pd.read_excel('tips.xls')

# 显示前五行数据
print(df.head())

接下来，我们将对数据进行一些基本的描述性统计分析：

# 查看数据的描述信息
print(df.describe())

为了将列名转换成中文，我们假设原始数据集中有'total_bill', 'smoker'等英文列名，可以这样做：

# 修改列名
column_names = {
    'total_bill': '总消费',
    'smoker': '吸烟',
    # 添加其他需要翻译的列名...
}
df.rename(columns=column_names, inplace=True)

# 再次显示前五行数据，包含新的列名
print(df.head())

计算人均消费可以通过除以'人数'列（假设存在'size'这样的列），这里假设每组消费由单个人支付：

# 假设'size'列表示每桌人数
average_per_person = df['total_bill'] / df['size']
print('人均消费:', average_per_person.mean())

# 查询吸烟男性的平均消费
smokers_male_average = df[(df['smoker'] == 'Yes') & (df['sex'] == 'Male')]['total_bill'].mean()
if smokers_male_average > 15:
    print(f"吸烟男性的人均消费大于15美元的情况：{smokers_male_average}")
else:
    print(f"吸烟男性的人均消费不大于15美元：{smokers_male_average}")