一、技术框架与数据概况

1.1 技术栈构成

import pandas as pd  # 数据操作（v1.3.5）
import numpy as np   # 数值计算（v1.21.6）
from pyecharts.charts import *  # 交互式可视化（v1.9.1）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  # 数据标准化（可选扩展）

采用Pandas进行数据ETL全流程处理，结合Pyecharts实现动态可视化，区别于传统Matplotlib的静态呈现方式，提升分析结果的交互性和可解释性。

1.2 数据特征解析

原始数据集包含14个字段：

• 结构化数据：总价（万元）、单价（元/㎡）、面积（㎡）等连续型变量

• 半结构化数据：户型（3室2厅）、年限（2010年建/板楼）等文本字段

• 分类数据：产权性质、装修情况等离散型变量

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二、数据清洗关键技术

2.1 异常值检测与处理

# 单价解析正则表达式
data["单价"] = data["单价"].apply(lambda x: str(x))
                    .str.findall("(\d+