帮我写一段python代码1.项目背景： 本项目要求结合历史股票的数据预测股票市场的未来价格及成交量。 2.数据说明 gzpa_train.csv中存放着训练数据， gzpa_test.csv为测试数据，根据训练数据预测测试数据中未来的开盘价，收盘价，最高价，最低价及成交量。。数据可从下述链接获取。

以下是一个简单的Python代码示例来读取训练和测试数据，并对数据进行预处理：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取训练数据
train_data = pd.read_csv('gzpa_train.csv')
# 读取测试数据
test_data = pd.read_csv('gzpa_test.csv')

# 数据预处理
# 去掉无用的特征
train_data.drop(['股票代码', '日期'], axis=1, inplace=True)
test_data.drop(['股票代码', '日期'], axis=1, inplace=True)

# 缺失值填充，使用前一天的数据进行填充
train_data.fillna(method='ffill', inplace=True)
test_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 数据归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data)
test_data_scaled = scaler.transform(test_data)

# 分离特征和标签
train_features = train_data_scaled[:, :-5]
train_labels = train_data_scaled[:, -5:]
test_features = test_data_scaled[:, :-5]
test_labels = test_data_scaled[:, -5:]

注意，这只是一个示例代码，具体的预处理方法和模型选择要根据具体情况来决定。此外，还需要根据数据的特点进行特征工程和模型训练等步骤。