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机器学习巅峰之战，python最火，R最具潜力

关于哪种语言更适合数据科学的问题有一个非常热门的争论：R还是Python。答案是两个。人们经常比较R和Python的特性而感到困惑，但我们需要明白，单靠功能本身并不能定义任何语言的适用性。...有趣的是，只使用 Python 或只使用 R 的都觉得他们做出了正确的选择。 但是，如果你去询问那些既使用 Python 也使用 R 的人，推荐使用 Python 的可能会是 R 的两倍。...在机器学习和数据分析中的python 相较于 R ，Python 的语法结构与其他编程语言更加类似，便于上手。此外，就像是口头语一样， Python 代码的可读性也是无人能及的。...Python 是一种很灵活的编程语言，所以如果你打算把已经完成的机器学习或者数据分析的项目移植到其他领域，那么使用 Python 可以使你不必再去学习新的编程语言。...但要是你希望跨过机器学习和数据分析的门槛，Python 可能是更好的选择。特别是 Python 有 scikit-learn 库的加持。这个库表现良好且更新频繁。

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    python运行def screen_potential_stocks(df): """ 基于预设指标筛选潜力股 """ if df.empty: print('无有效数据可供筛选...: print('未筛选出符合条件的潜力股') return print(f'本次共筛选出 {len(potential_stocks)} 只潜力股，具体列表如下....xlsx', index=False, engine='openpyxl') print('-' * 80) print('潜力股数据已成功保存为：潜力股筛选结果.xlsx....csv', index=False, encoding='utf-8-sig') print('潜力股数据已备选保存为：潜力股筛选结果.csv')四、关键注意事项与优化方向1....五、总结本文通过 Python 的 Requests、BeautifulSoup4 与 Pandas 三大核心库，实现了一套完整的自动化选股流程，从公开金融数据抓取到标准化清洗，再到基于价值投资指标的潜力股筛选

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