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主要是用于使用tushare爬取股票数据并进行数据分析和可视化的Python脚本。以下是代码中导入的模块的分析：
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tushare模块：
：导入了tushare库并使用别名，用于获取股票数据。 -
matplotlib模块：
：导入了matplotlib库并使用别名，用于绘制数据可视化图表。 -
pandas模块：
：导入了pandas库并使用别名，用于处理和分析数据，包括读取和操作CSV文件、创建数据框、进行数据描述性统计等。 -
glob模块和os模块：
：导入glob模块，用于查找匹配的文件名。
：导入os模块，用于操作操作系统相关的功能，如获取文件大小等。
这些导入的模块用于不同的功能，tushare用于获取股票数据，matplotlib用于数据可视化，pandas用于数据处理和分析，而glob和os用于文件操作。
- 导入了tushare库，使用了该库提供的接口获取股票数据。
- 通过设置token，建立了与tushare的连接。
以下是获取数据的主要步骤和代码分析：
设置 token
获取股票数据
使用pro.daily()方法获取每只股票的日交易数据，并保存为CSV文件
通过设置token建立与tushare的连接，确保可以使用tushare的API。
使用的方法创建了一个对象，用于获取股票数据。
通过方法获取了每只股票（使用不同的参数）的日交易数据。
获取的数据被保存为CSV文件，文件名对应不同的股票代码，例如’600665.SH.csv’，‘600208.SH.csv’，‘600162.SH.csv’。
这样，通过调用提供的API和设置的token，可以获取股票的日交易数据并将其保存为CSV文件以供后续分析和可视化。
- 数据的基本信息查看
查看股票数据的行索引
通过代码，首先查看了股票数据集的一些基本信息。行索引：展示数据集的行索引，即数据的序号。数据集情况：显示了数据集的前几行数据，以便了解数据的结构和内容。数据类型：展示了每个列的数据类型，有助于了解数据的特征。
数据集描述统计信息：提供了数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值、最大值等。各字段空缺的个数：统计了每个字段中缺失值的数量，有助于识别数据质量问题。
数据的特征工程。增加 “DayHL” 列，表示日最高价和最低价之间的差值
将修改后的数据保存到 new_merged.csv 文件中
展示了三支不同股票的最高价格。每个柱子代表一支股票，横坐标是股票代码，纵坐标是最高价。通过比较柱子的高度，可以看出这三支股票中哪支的最高价最高。这有助于比较不同股票的价格表现。