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数据清洗不仅可以提高交易策略的准确性和盈利能力，还能降低交易风险，保障系统的稳定运行。在程序交易中，数据清洗是不可或缺的步骤，能够为交易者带来更可靠和稳定的收益。 重要性如下： 🔍 保证数据准确性和可靠性 📊 提高交易策略的准确性和盈利能力 🛡️ 降低交易风险和避免意外损失 💻 提升交易系统的稳定性和效率 使用Python进行数据清洗的示例代码的例子： import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('trading_data.csv') # 去除缺失值 data.dropna(inplace=True) # 去除重复数据 data.drop_duplicates(inplace=True) # 填充缺失值 data.fillna(0, inplace=True) 通过Python中的Pandas库等工具，可以轻松实现数据清洗，确保数据质量，提高交易系统的效率和稳定性。

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