在导入一个csv文件后，变量名是中文，画二手房面积与价格的散点图，面积作为x轴，但面积是文本数据，例如177平方米，x轴坐标100为间隔

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要将面积转换为数字数据类型。可以使用 Python 的 Pandas 库来读取 csv 文件，并进行数据处理和绘图。

以下是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 csv 文件
data = pd.read_csv('filename.csv')

# 将面积转换为数字类型
data['面积'] = data['面积'].str[:-3].astype('float')

# 绘制散点图
plt.scatter(data['面积'], data['价格'])

# 设置 x 轴坐标间隔
plt.xticks(range(0, int(data['面积'].max())+100, 100))

# 显示图像
plt.show()

解释一下代码：

1. 首先，我们使用 Pandas 库的 `read_csv()` 函数读取 csv 文件，并将其存储在 `data` 变量中。

2. 我们使用 Pandas 的 `str` 属性和 `astype()` 方法将面积列转换为数字类型。`str` 属性用于处理字符串类型的列，`[:-3]` 表示去掉字符串末尾的“平方米”三个字符，`astype('float')` 表示将字符串转换为浮点数类型。

3. 然后，我们使用 Matplotlib 库的 `scatter()` 函数绘制散点图。其中，`data['面积']` 表示 x 轴数据，`data['价格']` 表示 y 轴数据。

4. 我们使用 Matplotlib 的 `xticks()` 函数设置 x 轴坐标间隔。`range(0, int(data['面积'].max())+100, 100)` 表示从 0 开始，每隔 100 个坐标显示一个刻度，直到面积的最大值。

5. 最后，使用 Matplotlib 的 `show()` 函数显示图像。

这样，就可以绘制出二手房面积与价格的散点图了，其中 x 轴坐标按照 100 为间隔刻度。