fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30)

这段代码使用了Python的pandas库和matplotlib库来绘制一个柱状图。其中，fig=r表示指定图形的名称为r，plot(kind ='bar'表示绘制柱状图，x='星期'表示将星期作为横坐标，y='小费'表示将小费作为纵坐标，fontsize=12表示设置字体大小为12，rot=30表示将横坐标旋转30度以便更好地显示。

相关问题

fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30) fig.axes.title.set_size(16) r=fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费']. mean() fig=r.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费', fontsize=15, rot=30) fig.axes.title.set_size(16)

这段代码用于绘制小费数据的条形图，其中x轴为星期或聚餐时间段，y轴为小费金额的均值。第一行代码中，使用了一个名为fdata的数据集，对其进行了分组，并将分组后的结果绘制成条形图。第二行代码中，对分组后的数据再次进行绘图，但这次以聚餐时间段为x轴。最后，对图表的标题进行了设置。需要注意的是，在第一行代码中，未对r进行定义就进行了绘图，因此会报错。建议在第一行代码的r=前面加上定义语句。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False %matplotlib inline fdata=pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx") fdata.head() fdata.describe() fdata.rename(columns={'total_bill': '消费总额', 'tip': '小费', 'sex': '性别', 'smoker': '是否吸烟', 'day': '星期', 'time': '聚餐时间', 'size': '人数'}, inplace=True) fdata.head() fdata['人均消费']=round(fdata['消费总额']/fdata['人数'],2) fdata.head() fdata.query('是否吸烟="Yes"&性别="Male"&人均消费>15') fdata.plot(kind='scatter',x='消费总额',y='小费') fdata.groupby('性别')['小费'].mean() print(fdata['星期'], unique()) r=fdata.groupby('星期')['小费'].mean() fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30) fig.axes.title.set_size(16) r=fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费']. mean() fig=r.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费', fontsize=15, rot=30) fig.axes.title.set_size(16)

这是一段 Python 代码，主要使用了 pandas、numpy、matplotlib 库对一个餐厅的消费数据进行了分析和可视化。具体的分析和可视化内容包括：

1. 读取数据文件 example.xlsx，并对数据进行基本的查看和描述统计。
2. 对数据的列名进行更改，使得更加易读。
3. 计算人均消费，并新增一列。
4. 查询出是否吸烟、性别为男性且人均消费大于15的记录。
5. 绘制消费总额与小费之间的散点图。
6. 按性别对小费进行分组，并计算平均值。
7. 按星期对小费进行分组，并计算平均值，并绘制柱状图。
8. 按聚餐时间段对小费进行分组，并计算平均值，并绘制柱状图。

需要注意的是，代码中可能有一些语法错误，比如最后一行的 fig=r.plot(... 应该是 fig=r.plot.bar(...。