现有一个小费数据集tips.xls文件，进行预处理。 (3)分析星期和小费的关系。 Python完整代码

首先，为了分析tips.xls文件中的星期和小费之间的关系，我们需要加载Excel数据，对数据进行清洗、转换，并创建相关图形展示两者间的关联。这里是一个简单的Python步骤，我们将使用pandas库来处理数据，matplotlib或seaborn库来进行可视化：

# 导入所需库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_excel('tips.xls')

# 检查是否存在缺失值或需要清理的数据
print(df.info())  # 查看数据基本信息，如列名、非空值等

# 将'sday'列（假设是表示星期的列）转化为datetime类型，方便后续操作
df['sday'] = pd.to_datetime(df['sday'])

# 分析星期与小费的关系，计算每个星期的小费平均数
average_tips_by_weekday = df.groupby(df['sday'].dt.day_name()).mean()['tip']

# 创建柱状图展示平均小费
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(average_tips_by_weekday.index, average_tips_by_weekday.values)
plt.xlabel('星期')
plt.ylabel('平均小费')
plt.title('星期与小费的关系')
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签以适应长列名
plt.show()