下面我将详细讲解“Datawhale练习之二手车价格预测”的完整攻略。
1. 数据了解与数据清洗
该任务的数据来源为某电商平台二手车交易数据，其中包含了多种品牌的二手车数据。首先需要从数据集中了解数据的基本信息，包括数据集包含哪些列，每个列的数据类型以及缺失值情况，同时也要进行数据清洗，将不必要的数据信息删除，填充缺失值，处理异常值等，以使数据变得更加规范和干净。
2. 数据分析与特征工程
在对数据进行清洗处理后，需要对数据进行分析和特征工程，具体包括以下几个方面：
2.1 数据探索与可视化
对数据进行详细的数据分析和可视化，了解数据的分布情况、特征相关性等等，找出对模型预测有帮助的特征，帮助后续建模。
2.2 特征工程
通过对数据进行特征工程，生成新的特征，如日期、时间等特征，增加模型预测的准确性。
3. 建模预测
在进行完数据清洗和特征工程后，需要使用机器学习算法对数据进行建模预测，选择适当的模型（如线性回归、决策树、随机森林等），根据数据情况进行调参，并对模型进行评估。
至此，对于“Datawhale练习之二手车价格预测”的完整攻略已经讲解完毕。
下面是关于数据清洗和特征工程的示例说明：
示例一：填充缺失值
假设在数据探索中发现有“车身类型”这一列有很多缺失值，而这一列数据对于模型预测非常重要，因此需要对这些缺失值进行填充。
首先，查看该列的数据分布情况，找出填充缺失值的方法：
df['车身类型'].value_counts()
得到以下结果：
SUV 48514
小型车 46635
...
商务车 4
Name: 车身类型, dtype: int64
根据该列的分布情况，可以将缺失值填充为该列中出现最多的值：“SUV”
df['车身类型'].fillna('SUV', inplace=True)
示例二：生成新特征
假设我们提取数据中的“注册日期”这一列，生成“使用年限”这一新的特征，以帮助模型更好地预测二手车价格。
df['使用年限'] = (pd.to_datetime('2021-01-01') - pd.to_datetime(df['注册日期'])).dt.days/365
这样就可以得到一列新的特征“使用年限”，以作为模型预测的输入之一。