用pandas3.构造一列为股票最高价减去最低价的差额，4.获取所有股票的收盘价

假设股票数据存储在DataFrame对象df中，股票代码为"code"，最高价为"high"，最低价为"low"，收盘价为"close"。

1. 构造一列为股票最高价减去最低价的差额：

df["high_low_diff"] = df["high"] - df["low"]

2. 获取所有股票的收盘价：

close_prices = df["close"].tolist()

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爬取一年的股票数据并画出开盘价收盘价最高价最低价的折线图

由于缺乏具体的数据源和股票代码，以下是一个示例代码，演示如何从雅虎财经获取苹果公司（AAPL）一年的股票数据，并画出开盘价、收盘价、最高价、最低价的折线图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

# 获取AAPL股票数据，时间跨度为一年
ticker = yf.Ticker("AAPL")
df = ticker.history(period="1y")

# 画出开盘价、收盘价、最高价、最低价的折线图
plt.plot(df.index, df['Open'], label='Open')
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close')
plt.plot(df.index, df['High'], label='High')
plt.plot(df.index, df['Low'], label='Low')
plt.legend()
plt.show()

运行后，会显示一张包含四条线的折线图，分别表示开盘价、收盘价、最高价、最低价在一年中的变化情况。如果需要画其他股票的图表，只需要将代码中的股票代码修改即可。

股票前一日所有数据预测下一日收盘价格lstm程序

以下是使用 LSTM（长短期记忆网络）进行股票收盘价格预测的示例程序：

import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 获取某只股票的历史行情数据
df = ts.get_hist_data('600519')

# 数据预处理
df = df.dropna()  # 去除缺失值

# 特征选择与处理
features = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
data = df[features].values
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 构造训练集和测试集
X = scaled_data[:-1]  # 输入特征，取除最后一天以外的所有数据
y = scaled_data[1:, 3]  # 输出标签，取除第一天以外的所有收盘价数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 转换数据维度为 [样本数，时间步长，特征数]
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(1, len(features)), return_sequences=True))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

# 在测试集上进行预测
predicted_prices = model.predict(X_test)
predicted_prices = scaler.inverse_transform(predicted_prices)  # 反缩放预测结果

# 打印预测结果与实际值
for i in range(len(y_test)):
    print("预测值：{:.2f}，实际值：{:.2f}".format(predicted_prices[i][0], y_test[i]))

# 在最新的一天数据上进行预测
latest_data = scaled_data[-1].reshape(1, 1, len(features))
next_day_price = model.predict(latest_data)
next_day_price = scaler.inverse_transform(next_day_price)
print("下一日收盘价格的预测值：{:.2f}".format(next_day_price[0][0]))

这个示例程序使用了股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量作为输入特征，预测下一日的收盘价格。它首先对数据进行了缩放，然后构建了一个两层的 LSTM 模型，使用均方误差作为损失函数进行训练。训练完成后，使用测试集进行预测并反缩放预测结果，最后打印预测结果和实际值。在最新的一天数据上进行预测并打印预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例程序，实际中还需要根据具体情况进行调参和优化。另外，股票市场受到多种因素的影响，预测股票价格是一个复杂且充满挑战的任务，单一模型的预测结果可能会受到限制。因此，在实际应用中，你可能需要结合其他模型或使用更复杂的方法来提高预测准确性。

希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。