请定义一个python函数利用knn模型预测股票价格dataframe

以下是一个使用knn模型预测股票价格的示例函数：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

def predict_stock_price(df, target_column, k=3):
    # 将目标列移动一行，作为预测值
    df['Prediction'] = df[target_column].shift(-1)
    # 去除最后一行，其中预测值为空
    df.dropna(inplace=True)
    # 选择特征列和目标列
    X = df.drop(['Prediction', target_column], axis=1)
    y = df['Prediction']
    # 将数据集划分为训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    # 创建knn模型
    knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
    # 训练模型
    knn.fit(X_train, y_train)
    # 预测测试集
    y_pred = knn.predict(X_test)
    # 计算均方误差
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    print('Mean Squared Error:', mse)
    # 返回预测结果
    return knn.predict(X)[-1]

这个函数接受一个DataFrame作为输入，其中包含要预测的股票价格和其他特征。函数将目标列移动一行，并将其用作预测值。然后，函数选择特征列和目标列，并将数据集划分为训练集和测试集。接下来，函数创建一个knn模型并训练它。最后，函数使用模型来预测目标列，并返回最后一个预测值。