作者：云朵君
本文转自：数据STUDIO
数据准备是一项必须具备的技术，是一个迭代且灵活的过程，可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集，包括用于分析/商业智能（BI）、数据科学/机器学习（ML）和自主数据集成中。具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
本次数据分析实战系列运用股市金融数据，并对其进行一些列分析处理。处理金融数据是量化分析的基础，当然方法都是通用的，换做其他数据也同样适用。本文回顾数据分析常用模块Pandas和NumPy，回顾DataFrame、array、matrix基本操作。
股市数据获取的几个模块Tushare
Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。
首先使用pip安装第三方依赖库tushare下载股市数据。（国内）
pipinstalltushare-i
