已知存在数据集，使用jupyter notebook计算排名前 250 名电影的导演分组求出每位导演的平均评分并画出散点图分析评分与导演之间是否有关系

好的，我理解了你的问题。首先，我需要知道数据集的格式，以及电影评分和导演信息所在的列名和数据类型。然后，我会使用Python编写代码来实现你的需求。

假设数据集的格式为CSV文件，电影评分和导演信息分别存储在"rating"和"director"这两列中，且评分为浮点型数据，导演信息为字符串类型。以下是实现你的需求的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 按照评分从高到低排序，取前250条数据
top_250 = df.sort_values(by="rating", ascending=False).head(250)

# 按照导演分组，计算平均评分
director_ratings = top_250.groupby("director")["rating"].mean()

# 画出散点图
plt.scatter(director_ratings.values, director_ratings.index)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("Relationship between director and rating")
plt.xlabel("Average rating")
plt.ylabel("Director")

# 显示图像
plt.show()

以上代码首先读取数据集，然后按照评分从高到低排序，取前250条数据。接着，按照导演分组，计算平均评分。最后，使用Matplotlib库画出散点图，其中x轴为平均评分，y轴为导演名字。通过观察散点图，我们可以初步判断评分与导演之间存在某种程度的关系。

注意，以上代码仅为示例，具体实现可能需要根据数据集的实际情况进行调整。