数据集stock-daily，包含A股近4000只股票的最近30个交易日的日数据，根据此数据实现股票风险监测统计：统计和输出股票代码和风险值

好的，根据您提供的数据集，我可以为您实现股票风险监测统计，并输出每只股票的代码和风险值。

首先，我们需要定义一个计算风险值的方法。根据常见的风险指标，我选择了股票的年化波动率作为风险值的计算方法。具体实现如下：

import numpy as np

def calculate_annualized_volatility(data):
    log_returns = np.log(data / data.shift(1)).dropna()
    annualized_volatility = np.sqrt(252) * log_returns.std()
    return annualized_volatility

接下来，我们需要读取数据集并按股票代码进行分组。然后，对于每个股票，我们可以使用上述方法计算其风险值，并将结果保存到一个字典中。代码实现如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("stock-daily.csv", index_col=0)

# 按股票代码分组
grouped_data = data.groupby("code")

# 计算每个股票的风险值
risk_dict = {}
for code, group in grouped_data:
    risk_dict[code] = calculate_annualized_volatility(group["close"])

最后，我们可以遍历字典，并输出每只股票的代码和风险值。代码实现如下：

# 输出结果
for code, risk in risk_dict.items():
    print(f"股票代码：{code}，风险值：{risk:.2f}")

以上代码将输出每只股票的代码和风险值，其中风险值保留两位小数。请注意，由于数据集中只包含最近30个交易日的日数据，因此计算的风险值仅代表了近期的股票风险水平，不能作为长期风险评估的依据。