已经提取了文件，第一列是trade_date,之后每一列是一支股票，有2821支股票，从中抽取20支，并剔除ST股，同时抽取的20支股票需调取2020年1月1日至2023年5月10日股票日收盘价数据

好的，那么首先你需要将提取的股票数据按照时间和股票代码进行整理，并筛选出2020年1月1日至2023年5月10日的数据。你可以使用Python中的pandas库来进行数据整理和筛选。以下是大致的代码框架：

import pandas as pd

# 读取股票数据文件
df = pd.read_csv("stock_data.csv")

# 将日期转换为时间类型并设置为索引
df["trade_date"] = pd.to_datetime(df["trade_date"])
df.set_index("trade_date", inplace=True)

# 筛选出2020年1月1日至2023年5月10日的数据
start_date = pd.to_datetime("2020-01-01")
end_date = pd.to_datetime("2023-05-10")
df = df.loc[start_date:end_date]

# 剔除ST股票
df = df[df["name"].str.contains("ST") == False]

# 随机抽取20支股票
selected_stocks = df["code"].sample(n=20)

这段代码会将读取的股票数据文件按照时间进行排序，并将日期转换为时间类型并设置为索引。接着，它会筛选出2020年1月1日至2023年5月10日的数据，并剔除ST股票。最后，它会随机抽取20支股票并将它们保存在一个名为`selected_stocks`的变量中。请根据你的具体情况进行相应的修改。