对股票数据进行统计性描述方法，画多个股票的k曲线

对股票数据进行统计性描述最常用的方法是计算其统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值、中位数等。同时，也可以通过绘制股票的K线图来观察其价格走势和变化情况。

要画多个股票的K线图，可以使用Python中的matplotlib库和pandas库。首先，将多个股票的数据存储在一个DataFrame中，然后使用pandas中的groupby函数按照股票代码进行分组，接着使用matplotlib绘制每个股票的K线图并在同一张图上展示。

以下是Python代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import date2num
from mpl_finance import candlestick_ochl

# 读取多个股票的数据
df1 = pd.read_csv('stock1.csv')
df2 = pd.read_csv('stock2.csv')
df3 = pd.read_csv('stock3.csv')

# 将多个DataFrame合并为一个
df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 将日期转换为数字
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: date2num(pd.to_datetime(x)))

# 按照股票代码进行分组
groups = df.groupby('code')

# 绘制每个股票的K线图
fig, ax = plt.subplots()
for name, group in groups:
    candlestick_ochl(ax, group[['date', 'open', 'close', 'high', 'low']].values, width=0.6, colorup='r', colordown='g')
    ax.set_title(name)

plt.show()

注意：上述代码中需要安装mpl_finance库，可以使用pip install mpl_finance命令进行安装。