对股票数据集600208_DatasetNew.csv, 用Python代码给出样本量、特征、标签；统计标签的数量，是否是一个平衡数据集，并对特征进行最大-最小标准化操作，使得每个特征的位于[0,1]之间。

首先，让我们假设你已经有了名为"600208_DatasetNew.csv"的股票数据集，这是一个常见的CSV文件格式，通常包含特征值和可能的目标变量（即标签）。在Python中，我们可以使用pandas库来处理这个任务。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv('600208_DatasetNew.csv')

# 查看样本量（行数）
sample_size = data.shape[0]
print(f"样本量: {sample_size}")

# 获取特征列名（假设最后一列是目标变量，其他都是特征）
features = data.columns[:-1]
print(f"特征: {features}")

# 获取标签列（这里我们假设最后一列是label）
label_column = data.columns[-1]
labels = data[label_column]

# 统计标签数量
label_count = labels.nunique()
print(f"标签数量: {label_count}")

# 检查是否平衡数据集（这里假设标签是分类变量，非平衡是指各类别的样本数量相差悬殊）
is_balanced = label_count == min(labels.value_counts())
print(f"是否平衡数据集: {is_balanced}")

# 数据预处理：最大-最小标准化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[features])

# 现在scaled_data数组包含了特征的标准化值，范围在[0,1]之间

注意：在实际应用中，你需要根据数据集的实际结构（如标签列的位置和名称，以及是否需要分训练集和测试集）调整上述代码。如果`label_column`不是最后一列，你需要将其替换为正确的列名。此外，如果你的数据集包含连续数值型特征而非分类标签，那么`nunique()`函数将不再适用。