按照房屋挂牌年份统计房屋每平米单价的均值，并绘制该均值随年份的变化趋势,将趋势图中的横轴标签设置为“挂牌时间”、纵轴标签为“均价（元/平米）”

这个问题需要使用数据分析和可视化工具，下面是一些简单的步骤：

1. 收集数据：从房产网站等来源获取房屋挂牌信息，包括房屋面积、挂牌时间、价格等信息。

2. 数据清洗：将数据进行去重、去除异常值等处理，确保数据的准确性和一致性。

3. 数据处理：按照挂牌年份统计每平米单价的均值，可以使用 pandas 库中的 groupby 函数实现。

4. 可视化：使用 matplotlib 或者 seaborn 库绘制均值随年份的变化趋势图，设置横轴标签为“挂牌时间”，纵轴标签为“均价（元/平米）”。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 数据清洗
data.drop_duplicates(inplace=True)
data = data[data['price'] > 0]
data = data[data['area'] > 0]

# 按照挂牌年份统计每平米单价的均值
mean_price = data.groupby('year')['price_per_sqm'].mean()

# 绘制趋势图
plt.plot(mean_price.index, mean_price.values)
plt.xlabel('挂牌时间')
plt.ylabel('均价（元/平米）')
plt.show()

其中，house_prices.csv 是包含房屋挂牌信息的数据文件。