fdata=pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx")

这行代码是用 pandas 库中的 read_excel() 函数读取指定路径下的 Excel 文件，将其转换成 pandas 的 DataFrame 数据类型，并将其赋值给变量 fdata。

其中，r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx" 是 Excel 文件的路径，需要根据实际情况修改。

相关问题

fdata=pd.read_excel('tips.xls')

fdata=pd.read_excel('tips.xls')是一个Python代码片段，用于读取Excel文件并将其存储为一个名为fdata的数据框（DataFrame）对象。这个代码片段使用了pandas库中的read_excel函数来实现。

read_excel函数是pandas库中的一个功能强大的函数，它可以读取Excel文件中的数据，并将其转换为数据框对象。在这个代码片段中，它接受一个参数'tips.xls'，表示要读取的Excel文件的文件名。

读取Excel文件后，数据将被存储在名为fdata的数据框对象中，你可以使用该对象进行数据分析、处理和操作。

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(...。