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用悉尼Airbnb數據(listings + reviews + neighbourhoods)完成：
①數據清洗
②數據合并
③透視表分析
④3個可視化圖表 + 解讀
要求用Python 3.13 + 指定庫，提交.ipynb文件
①嚴禁用for/while循環處理數據!必須用pandas向量化操作
②不能改模板結構，只能在指定位置寫代碼
③每個題目只能有1個代碼cell，必須直接輸出結果
④可視化要有標題、標簽、圖例，清晰自解釋
⑤提交前一定“運行全部單元格”，否則扣50%分!
①清洗數據要有遠見：邊洗邊看后面題目需要啥，比如設施、日期、價格、區域等，別等到做不下去了再回頭改。
②設施列處理：amenities是字符串里的列表，用ast.literal_eval()轉成真列表再處理。
③日期處理：reviews里的date列轉成datetime，才能提取星期、判斷節假日。
④主機規模分類：用pd.cut()分箱，別手動if-else!
⑤可視化選對圖：
建議用條形圖/散點圖
時間趨勢用折線/柱狀圖
價格分布用箱線/小提琴圖
地理分布用地圖(geopandas)
⑥最后記得：
文件放對路徑
環境用Python 3.13 + requirements.txt
交之前重啟kernel跑一遍全部單元格
文件名必須是zID.ipynb!
以上就是UNSW作業COMP9321的寫作指南，對于有疑問的同學，可以隨時與海馬課堂的7×24小時在線客服進行溝通哦。
閱讀原文：http://www.brains-tank.com/news/30201_62.html
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