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数据清洗：使用 Python 的 Pandas 库读取股票交易数据文件（如 CSV、Excel 等格式）。通过dropna()函数删除包含缺失值的行或列；利用duplicated()函数和drop_duplicates()函数识别并删除重复数据。对于异常值，可通过计算数据的统计量（如均值、标准差），结合业务逻辑判断并处理，例如，若某股票成交量出现极大值，明显偏离正常范围，可将其视为异常值进行修正或删除 。
数据分析：利用 Pandas 进行数据基本分析，如计算股票的每日收益率、累计收益率等指标；通过groupby()函数对数据进行分组统计，分析不同时间段、不同板块股票的表现。使用 NumPy 库进行数值计算，如计算移动平均线等技术指标。对于更复杂的分析，可借助 Scikit - learn 库进行机器学习建模，如预测股票价格走势、分类股票投资价值等 。
数据可视化：使用 Matplotlib 库创建基本的图表，如绘制股票价格走势折线图、成交量柱状图等；Seaborn 库在 Matplotlib 基础上提供更美观、高级的可视化样式，可用于绘制相关性热力图、箱线图等，展示数据之间的关系和分布特征 。对于交互式可视化，可使用 Plotly 库，生成可交互的图表，方便投资者从不同角度观察和分析数据，如通过缩放、平移等操作深入研究股票交易数据变化趋势。
发布于2025-6-12 17:14 武汉
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