简介这是一份面向计算机相关专业学生与项目实战学习者的Python数据分析资源对应课程设计与期末大作业场景围绕二手房数据完成采集、清洗、统计分析与可视化全流程可作为高分作业参考模板。压缩包共190个文件约48.21MB以18个py源码脚本、18个csv数据集、65张png图表、15个html页面及js、ini、txt等配置与说明文件为主另含docx分析报告与pptx展示材料覆盖从原始数据到清洗结果再到可视化输出的完整链路。目前已有65人学习下载。读者可直接获得可运行的完整源码、多版本二手房数据文件、分析报告与展示文档既能对照代码理解数据处理与图表绘制逻辑也能借鉴报告结构与结论表达方式适合需要快速上手数据分析项目或查漏补缺的学习者参考使用。1. 从一份 98 分期末大作业说起这套二手房数据分析资源到底能干什么如果你正在搜「python 数据分析 期末大作业」大概率是 deadline 逼近、手里还没有一个能拿得出手的完整项目。这套基于 Python 的二手房数据分析资源核心就是帮你把「从原始 CSV 到一份能交差的报告」这条链路一次性跑通。它包含源码、多份原始与清洗后的数据文件、分析报告以及配套的说明文档和展示材料定位很明确计算机相关专业课程设计、期末大作业、项目实战练习。我拆过不少学生交上来的数据分析作业最常见的翻车不是代码写不出来而是数据脏得没法看、图表和结论对不上、报告里全是截图没有逻辑。这套资源的价值在于它把「原始数据 → 清洗 → 分析 → 可视化 → 报告」的完整流程固化下来了你拿到手不是一堆散装脚本而是一条能复现的流水线。适合谁适合已经学过 Python 基础语法、pandas 能写几行但没独立做过完整项目的人也适合想拿一个现成骨架改造成自己选题的熟手。不适合完全没碰过 Python 的人因为里面涉及编码、字段类型、分组聚合这些基础操作零基础会卡在环境配置上。资源里的数据文件命名本身就透露了流程ershoufang-origin-utf8.csv、ershoufang-origin-ansi.csv是原始数据的不同编码版本ershoufang-clean-utf8-v1.1.csv、ershoufang-clean-ansi-v1.1.csv是清洗后的版本中间还有ershoufang - 20000.csv、ershoufang.csv这类中间产物。这种「origin / clean / 版本号」的命名习惯是真实项目里常见的做法比那些只有一个data.csv的作业规范得多。接下来我会按「先看懂数据长什么样 → 再跑通清洗和分析 → 最后避开几个高频坑」的顺序把这份资源拆开讲清楚。2. 数据文件与编码先把 origin 和 clean 两套 CSV 的关系理清2.1 为什么同一份数据要存 utf8 和 ansi 两个版本拿到资源后第一件事不是急着跑代码而是先搞清楚数据目录里为什么有这么多 CSV。ershoufang-origin-utf8.csv和ershoufang-origin-ansi.csv内容相同只是字符编码不同clean系列同理。这不是作者闲得慌而是 Windows 和 macOS/Linux 在中文编码上的历史遗留问题。Windows 中文环境默认用 GBK也就是常说的 ANSI而 pandas 在读取时如果不指定encoding默认走 UTF-8。你用 Windows 打开一个 UTF-8 的 CSVExcel 可能显示乱码反过来用 pandas 读 GBK 文件不指定编码直接抛UnicodeDecodeError。所以作者把两套编码都备了一份本质是让你少踩一次编码的坑。常见做法是先确认自己系统的默认编码再决定读哪一份。下面这段代码就是用来探测文件编码的比盲目试错快得多。import chardet # 读取文件前 10000 字节做编码探测避免全量读取拖慢速度 with open(ershoufang-origin-utf8.csv, rb) as f: raw f.read(10000) result chardet.detect(raw) print(result) # 输出类似 {encoding: utf-8, confidence: 0.99}逻辑说明chardet.detect返回的是概率最高的编码及置信度置信度低于 0.8 时不要轻信最好手动指定。参数上read(10000)只取头部样本因为二手房数据字段多、行数大全量读取再探测会浪费内存。如果你已经确定文件是 UTF-8直接跳过这步在read_csv里写死encodingutf-8更稳。2.2 用 pandas 读入并做第一轮体检确认编码后下一步是把数据读进来做体检。很多人拿到数据直接df.head()看一眼就开干结果跑到分组聚合时报一堆类型错误。正确的做法是先看形状、字段类型、缺失值和重复行。import pandas as pd # 读取原始数据明确指定编码避免依赖默认值 df pd.read_csv(ershoufang-origin-utf8.csv, encodingutf-8) # 第一轮体检形状、字段类型、缺失情况 print(数据形状:, df.shape) print(字段类型:\n, df.dtypes) print(缺失值统计:\n, df.isnull().sum()) print(重复行数:, df.duplicated().sum()) # 查看前 3 行确认字段含义和分隔符是否正确 print(df.head(3))逻辑说明df.shape返回(行数, 列数)先确认数据量级是否符合预期比如标题里提到的 20000 条如果读进来只有几百行说明分隔符或编码有问题。df.dtypes重点看数值字段是不是被识别成了object二手房数据里的「总价」「单价」「面积」如果带单位如「万」「㎡」pandas 会当成字符串后续没法做统计。df.isnull().sum()按列统计缺失值缺失比例超过 30% 的字段要考虑是否保留。df.duplicated().sum()查完全重复的行二手房数据里重复挂牌很常见清洗阶段必须处理。参数上read_csv的encoding必须和文件实际编码一致如果字段分隔符不是逗号要加sep;或sep\t如果第一行不是表头加headerNone并手动指定列名。这些参数在原始数据格式不规范时经常用到建议养成读之前先head一下原始文件文本的习惯。3. 清洗流水线从 origin 到 clean-v1.1 中间做了什么3.1 缺失值、异常值和单位剥离的处理顺序从origin到clean-v1.1中间的核心工作是清洗。清洗不是随便dropna()就完事顺序错了会导致数据量骤减或统计失真。我一般按「先剥离单位 → 再处理异常值 → 最后处理缺失值」的顺序走原因是单位不剥离异常值判断就没有基准异常值不处理缺失值填充会被极端值带偏。二手房数据里最典型的脏数据是「单价」字段写成52341元/平米「面积」写成89.5㎡这种必须先转成纯数值。下面这段代码演示单位剥离和类型转换。import numpy as np # 剥离单位用正则提取数字部分再转 float df[单价] df[单价].astype(str).str.extract(r(\d\.?\d*)).astype(float) df[面积] df[面积].astype(str).str.extract(r(\d\.?\d*)).astype(float) # 异常值处理单价低于 1000 或高于 200000 的视为录入错误置为 NaN df.loc[(df[单价] 1000) | (df[单价] 200000), 单价] np.nan # 缺失值处理数值字段用中位数填充类别字段用众数填充 df[单价] df[单价].fillna(df[单价].median()) df[面积] df[面积].fillna(df[面积].median()) df[区域] df[区域].fillna(df[区域].mode()[0])逻辑说明str.extract(r(\d\.?\d*))用正则捕获第一个数字串能同时处理「52341元/平米」和「89.5㎡」这类混合文本。异常值阈值不是拍脑袋定的1000 和 200000 是根据二手房市场常识设的边界你可以根据自己数据的分布用df[单价].describe()看分位数再调整。缺失值用中位数而不是均值是因为房价数据右偏严重均值容易被高价房源拉高。类别字段用众数填充前提是该类别占比不能太集中否则填充会引入偏差。3.2 去重和字段标准化别让重复挂牌污染统计二手房数据里同一套房源可能被多个中介重复挂牌表现为除「标题」外所有字段都相同或者「小区」和「面积」相同但「总价」略有差异。完全重复的行直接drop_duplicates()即可但近似重复需要按业务键去重。# 完全重复行直接删除 df df.drop_duplicates() # 近似重复按「小区 面积 户型」分组保留总价最低的一条假设低价更接近真实成交 df df.sort_values(总价).drop_duplicates(subset[小区, 面积, 户型], keepfirst) # 字段标准化区域名称统一去掉空格和「区」字后缀便于后续分组 df[区域] df[区域].str.strip().str.replace(区, , regexFalse) # 重置索引避免后续切片时索引混乱 df df.reset_index(dropTrue) print(清洗后形状:, df.shape)逻辑说明drop_duplicates(subset[...])的subset参数指定业务主键这里用「小区 面积 户型」是因为同一小区同户型同面积的房源基本可视为同一套。keepfirst配合前面的sort_values(总价)保留的是总价最低那条这个策略适用于「想分析真实成交价」的场景如果你要分析挂牌价分布应该保留最新日期那条。str.replace(区, , regexFalse)把「朝阳区」变成「朝阳」是为了后续分组时避免「朝阳」和「朝阳区」被当成两个类别。reset_index(dropTrue)在去重后必须做否则索引断层会让iloc切片出现意外结果。清洗完成后把结果存成clean-utf8-v1.1.csv版本号v1.1说明作者迭代过一版你可以在自己的项目里继续用v1.2、v1.3标记每次调整方便回溯。4. 分析与可视化把清洗后的数据变成报告里的图表4.1 分组聚合按区域和户型算均价清洗后的数据要回答的第一个问题是「哪个区域的均价最高」「哪种户型最贵」。这类问题用groupby加agg就能解决但要注意分组后的样本量样本太少的组没有统计意义。# 按区域分组计算均价、房源数量和均价标准差 region_stats df.groupby(区域).agg( 均价(单价, mean), 房源数(单价, count), 价格标准差(单价, std) ).round(2) # 过滤掉房源数少于 30 的区域避免小样本偏差 region_stats region_stats[region_stats[房源数] 30] region_stats region_stats.sort_values(均价, ascendingFalse) print(region_stats.head(10))逻辑说明agg里用字典形式指定「新列名 (原列名, 聚合函数)」这是 pandas 里可读性最好的写法。count统计的是非空值数量用来判断该区域样本是否充足。过滤阈值 30 是统计上的经验值样本少于 30 的组均值波动很大放进报告里容易被质疑。sort_values(均价, ascendingFalse)降序排列方便直接看出价格高地。如果你的数据里「区域」字段还有「其他」这类模糊值分组前先把它筛掉。4.2 可视化用 matplotlib 出图并保存到报告目录分析结果最终要变成报告里的图。matplotlib 默认不支持中文这是新手最容易翻车的地方——图出来了标题全是方框。解决办法是设置字体Windows 用SimHeimacOS 用Arial Unicode MS。import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体Windows 用 SimHeimacOS 换成 Arial Unicode MS plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 解决负号显示为方块的问题 # 取均价前 10 的区域画柱状图 top10 region_stats.head(10) fig, ax plt.subplots(figsize(10, 6)) ax.bar(top10.index, top10[均价], color#4C72B0) ax.set_title(各区域二手房均价 Top10) ax.set_xlabel(区域) ax.set_ylabel(均价元/平米) plt.xticks(rotation45) plt.tight_layout() plt.savefig(report/区域均价_top10.png, dpi150) plt.show()逻辑说明plt.rcParams[font.sans-serif]设置全局字体axes.unicode_minus False解决负号显示问题这两行是中文可视化的标配。figsize(10, 6)控制图片尺寸太小会导致标签重叠。rotation45让 x 轴标签倾斜避免区域名挤在一起。savefig的dpi150保证报告里图片清晰tight_layout()自动调整边距防止标签被裁掉。保存路径report/需要提前建好目录否则会报FileNotFoundError。如果你要做更复杂的图比如区域均价的箱线图或者户型分布的饼图思路一样先groupby出数据再传给对应的绘图函数。报告里的图不在多在于每张图都能回答一个具体问题别为了凑页数堆图。5. 避坑与排查这套资源跑不起来时先查这五处5.1 编码报错UnicodeDecodeError 的三种解法现象运行pd.read_csv时抛出UnicodeDecodeError: utf-8 codec cant decode byte...。原因文件实际编码是 GBK/ANSI但代码里写的是encodingutf-8或者反过来。解决先用第 2 章里的chardet探测编码然后换成对应的encoding参数如果不想改代码用文本编辑器把文件另存为 UTF-8 再读。资源里同时提供了 utf8 和 ansi 两套文件直接换文件读是最省事的办法。5.2 字段类型错误数值列被识别成 object现象对「单价」列做mean()时报TypeError: unsupported operand type(s)。原因字段里混了单位或空字符串pandas 推断为object类型。解决用pd.to_numeric(df[单价], errorscoerce)强制转换无法转换的变成NaN再按缺失值流程处理。注意errorscoerce会静默丢弃无法解析的值转换后要检查NaN比例是否异常升高。5.3 中文乱码图表标题和标签显示为方框现象plt.show()出来的图里中文全是方块。原因matplotlib 默认字体不含中文字形。解决在绘图前设置plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei]Windows或[Arial Unicode MS]macOS。如果设置后仍乱码用matplotlib.font_manager.findfont(SimHei)确认字体是否被系统识别没识别就手动指定字体文件路径。5.4 分组结果为空groupby 后没有数据现象groupby(区域)后count()全是 0 或结果为空。原因分组字段里有大量NaN或者字段值前后有空格导致分组键不一致。解决分组前先df[区域] df[区域].str.strip()去空格再df df.dropna(subset[区域])删掉空值。如果字段是数值型但被当成字符串分组检查是否有隐藏字符用df[区域].unique()[:20]看一眼实际值。5.5 保存图片报错FileNotFoundError现象plt.savefig(report/xxx.png)报目录不存在。原因report目录没提前创建savefig不会自动建目录。解决在保存前加import os; os.makedirs(report, exist_okTrue)exist_okTrue保证目录已存在时不报错。这个坑很小但很常见尤其是把代码从别人机器上拷过来时目录结构对不上。6. 进阶技巧把这份作业改造成你自己的项目跑通原项目只是第一步真正让这份资源发挥价值的是把它改成你自己的东西。课程设计最忌讳的就是和别人的作业撞车而改造的核心思路是「换数据 换问题 换图表」。换数据是最简单的差异化方式。原项目用的是二手房数据你可以换成租房数据、新车价格数据、甚至校园二手交易数据只要字段结构类似清洗和分析代码几乎不用大改。换数据后记得重新跑一遍第 2 章的体检流程因为不同来源的数据脏法不一样。换问题是提升报告深度的关键。原项目可能只做了「区域均价排名」你可以加「价格与面积的回归分析」「不同户型的单价差异显著性检验」「时间维度上的价格趋势」。下面这个表格列出了几个可扩展的分析方向及对应的 pandas 方法。分析方向核心问题常用方法相关性分析面积和总价是否线性相关df[[面积,总价]].corr()分组对比不同户型单价是否有显著差异groupby(户型)[单价].describe()趋势分析挂牌价随时间如何变化按日期分组后resample或rolling异常检测哪些房源价格明显偏离市场按区域算 Z-score筛出 |z| 3换图表是让报告视觉上区别于原版的直接手段。原项目用柱状图你可以换成箱线图展示分布、热力图展示相关性矩阵、散点图展示面积与总价关系。但记住一条图表服务于结论不是越多越好。每张图下面配一段解读说清楚这张图回答了什么问题、结论是什么这才是报告拿高分的关键。我自己的习惯是每次改完代码后强制走一遍「删掉 clean 文件重新生成」的流程确保清洗脚本是可复现的而不是依赖某个中间文件。从那以后我每次交作业前都会把整个流程从原始数据跑一遍确认没有手动改过的痕迹。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取