pandas进行数据挖掘实战：二手车交易价格预测完整代码

当使用Pandas进行数据挖掘实战时，通常需要进行以下步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 加载数据集：

data = pd.read_csv('二手车交易数据.csv')

3. 数据预处理：

# 删除不需要的列
data = data.drop(['列名1', '列名2'], axis=1)

# 处理缺失值
data = data.fillna(data.mean())

# 处理分类变量
data = pd.get_dummies(data, columns=['分类变量1', '分类变量2'])

# 特征选择
X = data.drop('目标变量', axis=1)
y = data['目标变量']

4. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 构建模型并训练：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

6. 模型评估：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv('二手车交易数据.csv')

# 删除不需要的列
data = data.drop(['列名1', '列名2'], axis=1)

# 处理缺失值
data = data.fillna(data.mean())

# 处理分类变量
data = pd.get_dummies(data, columns=['分类变量1', '分类变量2'])

# 特征选择
X = data.drop('目标变量', axis=1)
y = data['目标变量']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

希望以上代码能够帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。