汽车信息的数据集，来自autoscout24.de，字段还挺丰富，像是品牌、型号、车身类型、抓取时间什么的都有，30,000 条数据也算不上小，用来练手做数据和可视化还是蛮合适的。嗯，时间跨度是 2020 年 2 月一个月，格式是CSV，打开就能用，挺省事。

你要是用Pandas这类结构清晰的表格数据，那真的再合适不过了。可以按品牌分组、按注册年份做分布，还能结合Matplotlib或者Seaborn做些图，比如车龄和价格的散点图之类的——搞清楚数据趋势，比死看表格舒服多了。

另外这数据还适合用在数据可视化工具里练手，比如Tableau、Power BI或者Plotly，用来跑个仪表盘啥的。字段名清晰，清洗起来也轻松，没那么多脏数据。

如果你最近正好想找点真实场景的数据玩，那这个数据集可以说是还不错的选择。适合学生、小项目，也适合你做个组件来展示数据趋势，能练代码也能练图。

如果你对数据方向感兴趣，下面几个链接也可以看看，都是实用的数据资源：

如果你手上正缺练手数据，不如就从这个入手，CSV 格式，清洗容易，舒服，用熟了你再上其他更复杂的也不迟。