用python对已知开盘价，最高价，最低价，收盘价，昨收价，涨跌额，涨跌幅，成交量，成交额的股票数据进行数据清理和特征提取

好的，针对这个问题，我可以给出一些处理流程和代码实现。

首先，对于股票数据的数据清理：
1. 剔除缺失值
2. 剔除异常值
3. 剔除重复值
4. 调整数据类型

接下来，对于特征提取，可以考虑以下几个方面：
1. 日K线特征：涨跌幅、涨跌额、成交量、成交额等
2. 技术指标特征：MACD、KDJ、RSI等
3. 自然语言处理特征：从新闻、公告、研报等文本数据中提取关键词

下面是一个简单的 Python 代码示例，可以根据实际情况进行修改：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 剔除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 剔除异常值
data = data[(data['open'] > 0) & (data['high'] > 0) & (data['low'] > 0) & (data['close'] > 0)]

# 剔除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 调整数据类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data[['open', 'high', 'low', 'close', 'last_close']] = data[['open', 'high', 'low', 'close', 'last_close']].astype(float)
data[['volume', 'turnover']] = data[['volume', 'turnover']].astype(int)

# 日K线特征提取
data['change'] = data['close'] - data['last_close'] # 涨跌额
data['pct_change'] = data['change'] / data['last_close'] # 涨跌幅

# 技术指标特征提取
# TODO: 在此处添加代码

# 自然语言处理特征提取
# TODO: 在此处添加代码

希望这个回答能对你有所帮助！