以下是用Python分析二手车销售价格的完整攻略。

1. 数据获取

• 首先要获取二手车的销售数据，可以通过爬虫从二手车交易网站上爬取相关数据；
• 或者从开放的数据源中获取数据集，例如Kaggle的二手车销售数据集。

2. 数据清洗

• 首先检查数据质量，删除缺失数据或异常值；
• 对数据进行重命名、去重、转换数据类型等清洗操作。

3. 数据分析

• 使用pandas库读入数据集，进行数据分析；
• 对数据进行可视化分析并探索数据之间的关系；
• 使用工具箱进行统计描述性分析和回归分析。

4. 建立模型

• 使用sklearn库，建立机器学习模型预测二手车销售价格；
• 使用交叉验证、网格搜索等方法对模型进行评估和调优；

5. 模型应用

• 使用建立的模型，预测二手车的销售价格；
• 对二手车的特征进行修改，比如里程数、车型、车龄等，预测二手车不同条件下的销售价格。

以下是两个示例说明：

示例1

• 使用pandas库读入数据集，进行数据分析；

import pandas as pd
df = pd.read_csv('used_cars.csv', encoding='gb18030')
print(df.describe())  # 描述性统计
print(df.corr())  # 相关系数

示例2

• 使用sklearn库，建立机器学习模型预测二手车销售价格；

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df[['Mileage', 'Age']]
y = df['Price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))  # 模型评估