获取收盘数据，处理为线性回归数据，Python库让你轻松搞定
下面的代码是通过东财的 api 的获取数据，然后对数据进行线性回归，求得不同时间段的线性回归数据，包括线性回归期望值、残差标准差、斜率、截距、相关系数、P 值、标准误差。
代码
代码说明
代码主要是对于 Python 中常用的数据处理、Web 开发、爬虫和机器学习等领域的应用进行了展示。具体包括：
使用 pandas、requests、numpy、json、scipy 等库对于数据进行处理和分析。
自定义函数 json_to_dfcf，通过东方财富 api 获取 K 线数据，并将数据放到 pandas 中。
自定义函数 linear_regression_dfcf，通过东方财富 api 获取指数、股票、场内基金的线性回归期望值和残差标准差等。
自定义函数 get_circulate_xslx_str，通过读取 excel 中的列“代码”，进行循环获取数据。
调用自定义函数 dustom_functions，进行循环获取数据。
其中，代码中的一些具体细节需要注意，比如：
在使用 selenium 包时，需要改用 Edge 浏览器的框架。
在调用自定义函数 get_circulate_xslx_str 时，需要注意导入的是 str，而不是 int 类型的数据。
在调用自定义函数 linear_regression_dfcf 时，需要将代码加入市场，比如 0.000001。
