python代码实现针对不同公司的金价做出数据处理，使用分类模型来对不同公司的金价进行分类，比如使用逻辑回归或支持向量机等算法。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于针对不同公司的金价进行数据处理和分类模型预测：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
df = pd.read_csv('gold_price.csv')

# 数据清理和预处理
df = df.dropna()  # 删除缺失值
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 转换日期格式
df['year'] = df['date'].dt.year  # 提取年份
df['month'] = df['date'].dt.month  # 提取月份
df['day'] = df['date'].dt.day  # 提取日期
df = df.drop(['date'], axis=1)  # 删除日期列

# 特征工程
features = ['year', 'month', 'day', 'company']  # 选择特征变量
X = pd.get_dummies(df[features], columns=['company'])  # 对公司进行独热编码
y = df['category']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立分类模型
clf = LogisticRegression()  # 使用逻辑回归算法
# clf = SVC()  # 使用支持向量机算法
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测金价分类
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('分类准确率：', accuracy)

这个代码示例假设你已经有了一个名为 `gold_price.csv` 的 CSV 文件，其中包含不同公司的金价历史数据和分类信息。代码首先读取数据，然后进行数据清理和预处理，包括删除缺失值、转换日期格式、提取年份月份日期等等。接着进行特征工程，包括选择特征变量和对公司进行独热编码。然后将数据集划分为训练集和测试集，使用逻辑回归或支持向量机算法进行分类模型训练。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，计算分类准确率。