数据源

我们将使用一个公开的数据集，“纽约市Airbnb开放数据集”。这个数据集包含了纽约市Airbnb的上万条房源信息，包括价格、位置、房东信息和评论数量等字段。

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• 直接访问Kaggle网站：直接访问 Kaggle主页，然后在搜索栏中输入“New York City Airbnb Open Data”来搜索这个数据集。

数据字段

• id: 房源的唯一标识符
• name: 房源名称
• host_id: 房东的唯一标识符
• host_name: 房东名称
• neighbourhood_group: 房源所处的区域分组
• neighbourhood: 房源所处的具体邻里
• latitude: 房源的纬度
• longitude: 房源的经度
• room_type: 房源的类型（如整套房子/公寓，私人房间等）
• price: 每晚的价格
• minimum_nights: 最少住宿夜数
• number_of_reviews: 评论数量
• last_review: 最近一次评论的日期
• reviews_per_month: 每月的评论数
• calculated_host_listings_count: 房东的房源数量
• availability_365: 一年中有多少天可供预订

练习题框架

1. 数据清洗

   • 检查并处理缺失值
   • 检查并处理异常值（例如价格或最少住宿夜数异常高或低的记录）
   • 格式化日期字段
   • 删除不必要的列

2. 数据处理

   • 创建新的列，如计算每个房源的收入（价格*评论数）
   • 根据区域分组并计算每个区域的平均价格
   • 转换类别型数据为数值型（如将房源类型转为数字标识）

3. 数据分析

   • 分析各个区域房源数量的分布
   • 分析房源价格与评论数量的关系
   • 分析房东房源数量与房源评价的关系

4. 数据可视化

   • 使用散点图展示房源的地理位置与价格的关系
   • 使用柱状图展示不同区域的房源平均价格
   • 使用折线图展示时间序列数据（例如，按月分析评论数的变化）

5. 数据整合与报告

   • 整合上述分析结果，制作综合报告
   • 提出数据分析结果的商业洞察和建议

6. 综合应用

   • 通过模拟问题场景进行数据应用（例如，预测房价，推荐房源等）

题目

题目涵盖数据清洗、处理、分析、可视化、整合与报告的过程。以下是具体的题目列表：

数据清洗 (10题)

1. 读取数据并展示前五行，检查各列的数据类型。
2. 查找并计算每个字段的缺失值数量。
3. 对name和host_name列中的缺失值填充为“未知”。
4. 删除所有包含缺失latitude和longitude值的行。
5. 确定price列中的异常值（价格为0或高于99.5百分位数的值），并用相应的中位数替换这些异常值。
6. 将last_review从字符串转换为日期格式。
7. 对reviews_per_month中的缺失值填充为0。
8. 移除数据中任何重复的行。
9. 创建一个新的DataFrame，仅包含price高于平均价的记录。
10. 将所有文本列转换为小写，以保持数据的一致性。

数据处理 (10题)

11. 基于neighbourhood_group分组，计算每组的平均price。
12. 对每个房东（host_id）的房源数量进行计数。
13. 创建一个新列income_per_month，计算假设每月房源被完全预订的总收入（price * 30）。
14. 基于房源的room_type分类，统计每种类型的房源数量。
15. 对房源的最少住宿夜数进行分级（例如：1-3晚，4-7晚，超过7晚）。
16. 根据房源的可用天数（availability_365）分类为“高可用”（超过200天）、“中等可用”（100-200天）和“低可用”（少于100天）。
17. 对数据进行排序，展示评论数最多的前10个房源。
18. 分析每个neighbourhood_group的平均reviews_per_month，找出评论最活跃的区域。
19. 计算并显示minimum_nights的平均值、中位数、最小值和最大值。
20. 根据price和number_of_reviews创建一个新的排序标准，展示性价比最高的10个房源。

数据分析 (10题)

21. 计算不同neighbourhood_group的房源平均价格和总房源数量。
22. 分析不同房源类型（room_type）的平均价格变化。
23. 探究房源数量与房东列表数量的关系（calculated_host_listings_count）。
24. 使用相关性分析探讨价格与评论数量之间的关系。
25. 分析每个区域的房源分布情况（基于纬度和经度数据）。
26. 根据月份变化分析房源的可用性（availability_365）。
27. 探索评论数与房东的房源数量之间的关系。
28. 分析各区域房源的最小住宿夜数分布。
29. 利用箱型图分析各个区域的房价分布情况。
30. 使用聚类分析对房源进行分组，探索潜在的模式和分类。

数据可视化 (10题)

31. 使用柱状图展示不同区域的平均房价。
32. 使用散点图展示房源价格与评论数量的关系。
33. 使用地图可视化不同区域的房源分布。
34. 利用折线图展示某个特定区域随时间的价格趋势。
35. 利用饼图展示各个区域房源类型的比例。
36. 使用堆叠柱状图比较不同区域的平均价格和房源数量。
37. 使用热力图显示不同区域的评论活跃度。
38. 创建一个动态时间序列图，展示评论数的月度变化。
39. 利用箱型图比较不同房东房源数量的房价分布。
40. 制作并展示每种房源类型的平均最小住宿夜数的条形图。

数据整合与报告 (10题)

41. 编写一个报告，总结纽约市Airbnb的房源分布和价格趋势。
42. 将以上所有分析整合成一个交互式仪表板。
43. 提出基于数据分析的房源推荐策略。
44. 讨论数据集中可能存在的数据偏差及其对分析结果的影响。
45. 根据分析结果，给出改善房源可用性的建议。
46. 分析房源价格与位置之间的关系，并提出价格策略。
47. 使用数据支持的证据，推荐最佳的房源投资区域。
48. 创建一个完整的分析报告，包括引言、方法、结果和结论部分。
49. 提出基于分析的市场营销策略。
50. 对比分析不同年份的数据，探讨市场趋势。

这些练习题目覆盖了使用Pandas进行数据分析的全过程，可以帮助你系统地学习和练习Pandas的各种功能。

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