Python分析一个股票数据集“stock_data.csv”，挑选股价相近的至少三只股票进行股票走势分析的绘制（折线图），根据分析图对股票进行分析，说出几只股票中你认为价格走势比较好的一只股票。

首先，要分析Python中的股票数据集"stock_data.csv"，我们需要做以下几个步骤：

1. 导入必要的库：pandas用于数据处理，matplotlib用于数据可视化，numpy用于数学计算。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 加载数据集：

df = pd.read_csv('stock_data.csv')

3. 数据预处理：检查数据是否有缺失值，并选择股价相近的股票。这可能需要计算每只股票的价格差价，例如每日收盘价之间的百分比变化。

# 计算每天的百分比变动
df['price_change'] = df['Closing Price'].pct_change()

# 筛选相似波动率的股票
threshold = 0.05  # 假设我们关注波动不超过5%的股票
similar_stocks = df[df['price_change'].abs() < threshold]

4. 绘制股票走势分析图：我们可以选取一些列名如'date', 'Closing Price', 和 'price_change' 来创建折线图。

plt.figure(figsize=(12,6))
for i, stock in enumerate(similar_stocks.columns[:-1]):
    plt.plot(df[stock], label=stock)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('股价')
plt.title('相似股票走势分析')
plt.legend()
plt.show()

5. 分析图并得出结论：通过观察图表，可以评估哪些股票的趋势较为平稳，上升趋势较强或有抵抗下跌的能力。一般来说，走势平缓且呈现长期上升趋势的股票可能被认为较好。

由于这是一个文本环境，无法直接生成图表，但你可以按照上述步骤操作，根据实际图形判断哪只股票走势最好。