標題：用 Python 和 AkShare 進行個股數據清洗：簡易多功能方法

簡介：
本文介紹了如何使用 Python 和 AkShare 庫對個股數據進行清洗和處理。個股數據經常需要進行清洗以用于分析、建模或可視化。我們將介紹一些簡單但功能強大的方法，包括數據加載、缺失值處理、重復值檢測和處理、異常值處理等。

步驟：

1. 數據加載：使用 AkShare 獲取個股數據，例如歷史行情數據或實時行情數據。
2. 缺失值處理：檢測并處理數據中的缺失值，可以通過填充、刪除或插值等方法。
3. 重復值檢測和處理：檢測并處理數據中的重復值，可以通過刪除重復值或合并重復值等方法。
4. 異常值處理：檢測并處理數據中的異常值，可以通過截斷、替換或刪除異常值等方法。
5. 數據轉換：根據分析需求對數據進行轉換，例如數據類型轉換、日期時間轉換、指標計算等。
6. 數據保存：將清洗后的數據保存到文件或數據庫中，以備后續分析使用。

示例代碼：

import akshare as ak# 步驟1：數據加載
stock_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600968", start_date="2022-01-01", end_date="2022-12-31")# 步驟2：缺失值處理
stock_data.dropna(inplace=True)# 步驟3：重復值檢測和處理
stock_data.drop_duplicates(inplace=True)# 步驟4：異常值處理（示例：移除收盤價大于100的異常值）
stock_data = stock_data[stock_data["close"] <= 100]# 步驟5：數據轉換（示例：將日期轉換為 datetime 類型）
stock_data["date"] = pd.to_datetime(stock_data["date"])# 步驟6：數據保存
stock_data.to_csv("cleaned_stock_data.csv", index=False)

預期結果

范例一

import os
import akshare as ak
from akshare import stock_bid_ask_em
from datetime import datetime# 初始化上一次的信息為空字典
last_stock_info = {}# 個stock
def print_stock_bid_ask(symbols, output_file):global last_stock_info  # 聲明為全局變量# 根據股票代碼分類文件output_folder = datetime.now().strftime("%Y%m%d")if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)for symbol in symbols:# 獲取買賣盤信息stock_bid_ask_em_df = stock_bid_ask_em(symbol=symbol)# TODO 優化輸出格式：遍歷第一行第二行，只對數據部分進行處理和轉為csv格式，不序列化整個DF;transposed_df = stock_bid_ask_em_df.Ttransposed_df.index = [x.replace("sell_", "s").replace("buy_"