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【Python】チップ価格のサンプルデータをご紹介

チップ価格のサンプルデータとは?

seabornのtipサンプルデータのイメージ

今回紹介する「レストランのチップ価格」のサンプルデータは、非常に分かりやすいシンプルなデータです

Pythonのグラフ可視化や機械学習の練習に活用することができます

日本には「チップ」の文化はありませんが、海外旅行などで経験があるのではないでしょうか?

このチップですが、レストラン(従業員)側からすると重要な収入源です

どの顧客が多く払ってくれるのか、いつのタイミングが良いのかなど分析することができます

事前準備

seabornからサンプルデータを取得しましょう

import pandas as pd
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tips')
df = sns.load_dataset('tips')

データ内容のご紹介

本データは特定レストランにおいける、1テーブルごとのお会計(チップ)に関するデータです

seabornのtipサンプルデータのデータ内容イメージ

支払総額(total_bill)

total_billは支払い総額を示しています

単位がUSドルなのでご注意ください

後述しますがチップは支払い総額が大きく影響するので、重要な要因です

sns.histplot(data=df, x='total_bill')
sns.histplot(data=df, x='total_bill')

チップ(tip)

tipは本データの主役で、レストラン側に支払うチップです

sns.histplot(data=df, x='total_bill')
sns.histplot(data=df, x='total_bill')

欧米の文化ではレストランのチップは、支払い総額の「15~20%」と言われています

今回のデータでもどのくらいの割合なのか算出してみると、平均「16%」という結果でした

temp['percentage'] = (df['tip']) / (df['total_bill']) * 100
print(temp['percentage'].mean())
sns.histplot(data=temp, x='percentage')
sns.histplot(data=temp, x='percentage')

性別(sex)

sexは支払いを行った人の「性別」です

男性の方が若干、チップの支払いが多いことが分かります

sns.barplot(data=df, x='sex', y='tip')
sns.barplot(data=df, x='sex', y='tip')

喫煙者(smoker)

smokerはグループの中に「喫煙者」がいるかどうかを示しています

「性別」と「喫煙者」でヒートマップを作ってみます

smoker_sex = df.pivot_table(index='smoker', columns='sex', values='total_bill', aggfunc='count')
sns.heatmap(smoker_sex, annot=True, cmap='Blues')
sns.heatmap(smoker_sex, annot=True, cmap='Blues')

曜日(day)

dayは「曜日」を示しています

営業日の影響なのか、「木・金・土・日」の4日のみです

sns.barplot(data=df, x='day', y='tip')
sns.barplot(data=df, x='day', y='tip')

time(ディナーかランチ)

timeは食事を行った時間帯ですが、要は「ディナー」か「ランチ」のどちらかです

ディナーの方が支払総額やチップは高くなります

sns.barplot(data=df, x='time', y='tip')
sns.barplot(data=df, x='time', y='tip')

size(人数)

sizeはグループの人数です

1人の利用から、6人のグループの利用があります

sns.barplot(data=df, x='size', y='tip')
sns.barplot(data=df, x='size', y='tip')

まとめ

今回は「レストランのチップ価格」のサンプルデータをご紹介してきました

サンプルデータにしては項目も少なく、非常にシンプルな項目しかありません

ぜひseabornの可視化や機械学習の回帰モデルの分析に利用してみてください

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