python中1、打开数据集（simudata.csv）。 2、查看数据属性（形状，列标题，类型）。 3、统计是否按期还款不同类型的人数（即：还款人数和未还款人数）？ 4、统计不同性别的是否按期还款人数及还款能力（能按期还款人数/总人数），并把是否还款人数用柱形图表示？ 5、统计不同学历的是否按期还款人数及还款能力（能按期还款人数/总人数），并把是否按期还款人数用柱形图表示？

好的，我会根据您提供的问题逐一回答。下面是Python代码实现。

1、打开数据集（simudata.csv）

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('simudata.csv')

2、查看数据属性（形状，列标题，类型）

# 查看数据形状
print('数据形状：', df.shape)

# 查看数据列标题
print('数据列标题：', df.columns)

# 查看数据类型
print('数据类型：')
print(df.dtypes)

3、统计是否按期还款不同类型的人数（即：还款人数和未还款人数）

# 统计还款人数和未还款人数
count = df['是否按期还款'].value_counts()

# 输出结果
print('是否按期还款人数：\n', count)

4、统计不同性别的是否按期还款人数及还款能力（能按期还款人数/总人数），并把是否还款人数用柱形图表示

import matplotlib.pyplot as plt

# 按性别分组，统计还款人数和总人数
sex_count = df.groupby('性别')['是否按期还款'].value_counts()

# 计算还款能力
ability = sex_count.loc[:, '是'] / sex_count.groupby('性别').sum()

# 绘制柱形图
ability.plot(kind='bar', title='不同性别的还款能力')
plt.show()

# 输出结果
print('不同性别的还款能力：\n', ability)

5、统计不同学历的是否按期还款人数及还款能力（能按期还款人数/总人数），并把是否按期还款人数用柱形图表示

# 按学历分组，统计还款人数和总人数
edu_count = df.groupby('学历')['是否按期还款'].value_counts()

# 计算还款能力
ability = edu_count.loc[:, '是'] / edu_count.groupby('学历').sum()

# 绘制柱形图
ability.plot(kind='bar', title='不同学历的还款能力')
plt.show()

# 输出结果
print('不同学历的还款能力：\n', ability)