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您好，以下是使用 Python 进行数据获取和清洗的常用方法及库：数据获取网络爬虫：requests、BeautifulSoup、ScrapyAPI 调用：requests、urllib文件读取：pandas（CSV/Excel）、json、openpyxl数据库连接：SQLAlchemy、pymysql、psycopg2数据清洗数据处理：pandas、numpy缺失值处理：pandas.fillna()、dropna()格式转换：astype()、to_datetime()异常值处理：统计方法（如 Z-score）、IQR 方法文本清洗：re（正则表达式）、string数据标准化：sklearn.preprocessing示例代码片段python运行
import pandas as pd
import numpy as np
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
发布于2025-5-11 20:59 武汉
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CMES金融数据库可获取五档期货、股票level2、历史行情数据，还有推荐的数据库吗
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比较QMT与PTrade时，会Python的研究者为什么要先确认编程门槛再评估数据范围？
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