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用悉尼Airbnb数据(listings + reviews + neighbourhoods)完成：
①数据清洗
②数据合并
③透视表分析
④3个可视化图表 + 解读
要求用Python 3.13 + 指定库，提交.ipynb文件
①严禁用for/while循环处理数据!必须用pandas向量化操作
②不能改模板结构，只能在指定位置写代码
③每个题目只能有1个代码cell，必须直接输出结果
④可视化要有标题、标签、图例，清晰自解释
⑤提交前一定“运行全部单元格”，否则扣50%分!
①清洗数据要有远见：边洗边看后面题目需要啥，比如设施、日期、价格、区域等，别等到做不下去了再回头改。
②设施列处理：amenities是字符串里的列表，用ast.literal_eval()转成真列表再处理。
③日期处理：reviews里的date列转成datetime，才能提取星期、判断节假日。
④主机规模分类：用pd.cut()分箱，别手动if-else!
⑤可视化选对图：
建议用条形图/散点图
时间趋势用折线/柱状图
价格分布用箱线/小提琴图
地理分布用地图(geopandas)
⑥最后记得：
文件放对路径
环境用Python 3.13 + requirements.txt
交之前重启kernel跑一遍全部单元格
文件名必须是zID.ipynb!
以上就是UNSW作业COMP9321的写作指南，对于有疑问的同学，可以随时与海马课堂的7×24小时在线客服进行沟通哦。
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