Python股市数据分析与预测方法

利用pandas库读取股票训练集和测试集数据，对缺失值进行处理。随后，整合了训练集和测试集数据，将日期列转换为日期时间类型，并按日期排序。借助matplotlib.pyplot库，绘制了开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量随日期变化的折线图。紧接着，从训练集和测试集中提取特征和目标变量，建立了线性回归模型。在训练集上进行模型训练，并在测试集上进行预测。计算了预测结果的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和判定系数（R2）。生成了预测结果文件，并保存为CSV格式。最后，利用matplotlib.pyplot库制作了预测结果与测试集数据的对比折线图，展示了开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。