python财务投资zip

Python在财务投资领域中被广泛应用，特别是通过其强大的数据处理、分析和编程能力。Python库如pandas、NumPy和matplotlib等，使得数据清洗、财务数据建模、回测、策略开发以及风险管理变得简单。"zip"函数在投资分析中可能不是核心概念，但它是Python中用于合并多个迭代器（如列表）成元组的内置函数。

在Python财务投资中，你可能会用到以下几个与zip相关的场景：
1. **数据合并**：在获取来自不同来源的数据（如股票价格、财务报告等）时，zip可以帮助你按行组合数据。
2. **特征工程**：在构建投资组合模型时，可能会对多个特征（如收益率、波动率等）进行zip操作，以便在同一行上进行分析。
3. **CSV文件处理**：如果数据存储为CSV格式，你可以使用csv模块的zipreader函数读取多个文件内容。

相关问题：
1. Python中如何使用zip函数处理投资数据？
2. 在财务分析中，除了zip，还有哪些Python库常用于数据处理？
3. 如何利用pandas库结合zip函数进行数据清洗和预处理？