python根据excel文件的股票数据预测未来的股价的代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于根据Excel文件的股票数据预测未来的股价：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('stock_data.xlsx')

# 数据清洗和预处理
data.dropna(inplace=True)
X = data.drop(['Date', 'Close'], axis=1)
y = data['Close']

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测未来股价
future_data = pd.DataFrame({'Open': [100], 'High': [110], 'Low': [95]})
future_price = model.predict(future_data)

print('预测未来股价为：', future_price)

这段代码首先使用Pandas库读取Excel文件，并进行数据清洗和预处理。然后使用scikit-learn库建立线性回归模型，并对模型进行训练。最后，使用建立好的模型对未来的股价进行预测。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的股票价格预测需要更加复杂的数据处理和建模过程。