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基于Python的金融数据清洗与异常检测

#数据科学 #Python #Pandas #金融

编写Python代码处理含有缺失值和异常值的金融时间序列数据。

假设你有一份包含股价交易数据的CSV文件,其中存在缺失值、重复记录以及因系统错误导致的异常价格波动。请编写一段Python代码(使用Pandas库),完成以下任务:1. 识别并处理缺失值(采用时间序列插值法);2. 基于Z-Score方法检测并平滑异常值;3. 计算并添加移动平均线(MA5, MA20)指标。请在代码中添加详细注释解释每一步的处理逻辑。