股票数据预处理

execl表格处理:


1.时间转为文本并拼接:

=TEXT(A:A,"yyyy-mm-dd ")&TEXT(B:B,"HH:mm")


2.公式批量填充:

按下Ctrl和Enter键



3.复制+选择性粘贴



### 股票数预处理示例 以下是基于 Pandas 的股票数预处理代码示例,涵盖了缺失值处理、数据清洗以及标准化等内容。 #### 导入必要的库 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler ``` #### 加载数据 假设有一个 CSV 文件 `stock_data.csv` 包含股票的历史价格和其他指标。 ```python data = pd.read_csv('stock_data.csv') print(data.head()) ``` 此部分用于加载原始数据并查看前几行以了解其结构[^1]。 #### 处理缺失值 对于含有缺失值的数据列,可以选择填充或者删除这些记录。 ```python # 填充缺失值 (例如用均值填充数值型特征) data['Close'] = data['Close'].fillna(data['Close'].mean()) # 删除含有大量缺失值的行 data.dropna(inplace=True) print(data.isnull().sum()) # 检查剩余的缺失值情况 ``` 上述方法展示了如何通过均值填补特定字段的空缺,并移除无法修复的部分记录[^2]。 #### 类别型特征编码 如果存在类别型变量,则需将其转化为数值形式以便后续分析。 ```python categorical_columns = ['Category'] for col in categorical_columns: dummies = pd.get_dummies(data[col], prefix=col, drop_first=True) data = pd.concat([data, dummies], axis=1).drop(columns=[col]) print(data.columns) ``` 这里应用了 `pd.get_dummies()` 函数来创建虚拟/指示变量矩阵。 #### 数据标准化 为了使各维度具有可比性,在建模之前通常要执行标准化操作。 ```python scaler = StandardScaler() numerical_features = ['Open', 'High', 'Low', 'Close'] scaled_values = scaler.fit_transform(data[numerical_features]) data[numerical_features] = scaled_values print(data.describe()) ``` 这段脚本实现了对选定连续属性的标准分数变换过程[^3]。 完成以上步骤之后,得到的就是经过全面清理和调整后的高质量训练样本集合。
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