📚 一、数据获取：从API到本地文件
使用 requests 和 yfinance 库可轻松获取金融数据：
- 实时股票数据：
yfinance.download()接口 - 历史行情数据：通过
requests获取交易所公开数据 - 本地CSV文件读取：
pandas.read_csv()方法
💡 小贴士：数据质量是分析的基础，建议使用 金融数据清洗教程 进一步处理
🧮 二、数据处理：从原始到可用
- 缺失值处理：
pandas.DataFrame.fillna()方法 - 数据标准化：
sklearn.preprocessing.StandardScaler工具 - 特征工程：创建技术指标（如MACD、RSI）
📈 三、数据分析：核心指标计算
- 收益率：
pandas.DataFrame.pct_change() - 波动率：标准差计算
numpy.std() - 财务比率：市盈率、市净率等指标分析
📉 四、数据可视化：让数据说话
- 趋势图：
matplotlib.pyplot.plot()绘制收盘价走势 - 分布图：
seaborn.distplot()展示收益率分布 - 热力图：
pandas.DataFrame.corr()可视化相关性矩阵
🌐 五、扩展学习
- 深入学习Python金融分析：Python金融数据科学
- 实战项目：量化交易策略开发