不包含印花税率数据，只研究印花税率调整日期前后的上海证券股市流动性的变化并分析，重新写代码

如果你的研究不涉及具体的印花税率数值，而是关注税率调整的日期前后上海证券市场的流动性变化，你需要修改的数据处理部分可能会这样进行：

首先，确定税率调整的时间点（比如税改实施日）作为分界点：

# 假设df是一个包含股市交易数据的DataFrame，其中有一个'date'列记录交易日期
tax_rate_change_date = 'YYYY-MM-DD'  # 替换为实际的印花税率调整日期
df['post_tax_rate_change'] = df['date'].apply(lambda x: 1 if x >= tax_rate_change_date else 0)

这里，`post_tax_rate_change`列将标记税率调整之后的日子。

接下来，你可以计算税率调整前后各时间段的平均流动性，并比较它们：

before_tax_change流动性 = df[df['post_tax_rate_change'] == 0]['流动性指标'].mean()
after_tax_change流动性 = df[df['post_tax_rate_change'] == 1]['流动性指标'].mean()

 liquidity_difference = after_tax_change流动性 - before_tax_change流动性

然后，为了评估这种变化是否显著，可以对两组数据应用t检验或其他适当的统计方法，而不是直接计算p值（因为这里没有涉及到回归模型）：

from scipy.stats import ttest_ind

(t_statistic, p_value) = ttest_ind(df[df['post_tax_rate_change'] == 0]['流动性指标'], df[df['post_tax_rate_change'] == 1]['流动性指标'])

最后别忘了解读结果，如果p值小于预设的显著性阈值，就可能表明税率调整对流动性产生了显著影响。