数据为沪深300的1分钟K线，时间从2009年至2020年8月，非常珍贵的1分钟数据，其中还包括开盘价、最高点、最低点、收盘价、成交量、成交金额。没有缺失数据，数据质量非常好。

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使用python中的pandas库函数对dataframe的相关数据进行处理，是一个入门数据分析的好文档

数据框 这是一个C ++统计库，提供类似于Python中的Pandas包的接口。 一个DataFrame可以具有一个索引列和许多内置或用户定义类型的数据列。 您可以采用许多不同的方式对数据进行切片。 您可以加入，合并，分组数据。 您可以对数据运行各种统计，摘要和ML算法。 您可以轻松添加自定义算法。 您可以进行多列排序，自定义选择和删除数据。 和更多 … DataFrame还以访问者的形式包含了大量的分析例程-请参阅下面的。 这些从基本统计数据（例如均值，标准偏差，返回等）到更复杂的分析（如亲和力传播，多项式拟合，赫斯特指数）等，请参阅以获取代码示例的完整列表，以及如何添加自定义算法。 我遵循了该库中的一些原则： 支持内置或用户定义的任何类型，而无需新代码 从不追踪指针ala linked lists ， std::any ， pointer to base ，...，包括virtual function calls 将所有列数据放在连续的存储空间中。 另外，请注意多列之间的高速缓存行别名缺失 永远不要使用超过您所需的ala unions ， std::variant ，...

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