如何使用Numpy和Pandas进行股票数据的基本处理和分析？请给出一个完整的代码示例。

在量化金融分析中，利用Numpy和Pandas进行股票数据的基本处理和分析是核心技能之一。首先，我们需要准备好股票数据，这通常可以通过网络爬虫从金融数据API获取。然后，我们可以使用Numpy来处理数值计算，并用Pandas进行数据的清洗、整理和分析。

参考资源链接：[Python金融数据分析：Numpy与Pandas实战](https://wenku.csdn.net/doc/2t4cwiez95?spm=1055.2569.3001.10343)

下面是一个简化的示例，展示了如何使用Numpy和Pandas来处理和分析股票数据：

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from pandas_datareader import data as web

    # 获取股票数据，以苹果公司（AAPL）为例
    df = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start='2022-01-01', end='2022-12-31')

    # 使用Pandas进行数据预处理，例如检查数据
    print(df.head())

    # 用Numpy进行简单的数学运算，比如计算日收益率
    df['Daily Return'] = df['Adj Close'].pct_change()

    # 利用Pandas进行数据分析，比如计算平均日收益率
    average_daily_return = df['Daily Return'].mean()
    print(f

参考资源链接：[Python金融数据分析：Numpy与Pandas实战](https://wenku.csdn.net/doc/2t4cwiez95?spm=1055.2569.3001.10343)