现有一个小费数据集tips.xls文件，进行预处理。 (1)分析小费金额和消费总额的关系。 (2)分析男性顾客和女性顾客谁更慷慨。 (3)分析星期和小费的关系。 (4)性别+吸烟的组合因素对慷慨度的影响。 (5)分析聚餐时间段与小费数额的关系。Python完整代码

为了完成这个任务，我们可以使用pandas库来加载数据，然后利用matplotlib和seaborn进行可视化，以及statsmodels做统计分析。以下是使用Python进行预处理和数据分析的一个基本框架：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 1. 加载数据
data = pd.read_excel('tips.xls')

# 2. 分析小费金额和消费总额的关系
correlation = data['tip'].corr(data['total_bill'])
print(f"小费金额与消费总额的相关系数为：{correlation}")
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data)
plt.xlabel('消费总额')
plt.ylabel('小费金额')
plt.title('小费金额与消费总额关系')
plt.show()

# 3. 分析男性顾客和女性顾客的小费差异
gender_tip = data.groupby('sex')['tip'].mean()
sns.barplot(gender_tip.index, gender_tip.values)
plt.xlabel('性别')
plt.ylabel('平均小费')
plt.title('男女顾客小费比较')
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()

# 4. 性别+吸烟的组合因素分析
smoker_tip = data.groupby(['sex', 'smoker'])['tip'].mean().reset_index()
pivot_data = smoker_tip.pivot_table(index='sex', columns='smoker', values='tip')
sns.boxplot(data=pivot_data)
plt.title('性别+吸烟对小费影响')
plt.show()

# 5. 聚餐时间段与小费数额的关系
time_tip = data.groupby(data['time']).mean()['tip']
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(time_tip.index, time_tip.values)
plt.xlabel('聚餐时间')
plt.ylabel('平均小费')
plt.title('不同时间段小费情况')
plt.show()