NewStock/main/utils/__pycache__/data_process.cpython-313.pyc

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对指定特征列进行截面 Z-Score 标准化 (原地修改)。
方法: Z = (value - cross_sectional_mean) / (cross_sectional_std + epsilon)

Args:
    df (pd.DataFrame): 输入 DataFrame，需包含 'trade_date' 和 features 列。
    features (list): 需要处理的特征列名列表。
    epsilon (float): 防止除以零的小常数。

WARNING: 此函数会原地修改输入的 DataFrame 'df'。
<EFBFBD>!开始截面 Z-Score 标准化...c
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对指定特征列进行截面 MAD 去极值处理 (原地修改)。

方法: 对每日截面数据，计算 median 和 MAD，
      将超出 [median - k * scale * MAD, median + k * scale * MAD] 范围的值
      替换为边界值 (Winsorization)。
      scale_factor=1.4826 使得 MAD 约等于正态分布的标准差。

Args:
    df (pd.DataFrame): 输入 DataFrame，需包含 'trade_date' 和 features 列。
    features (list): 需要处理的特征列名列表。
    k (float): MAD 的倍数，用于确定边界。默认为 3.0。
    scale_factor (float): MAD 的缩放因子。默认为 1.4826。

WARNING: 此函数会原地修改输入的 DataFrame 'df'。
u$开始截面 MAD 去极值处理 (k=z)...c
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对指定特征列进行截面行业和对数市值中性化 (原地修改)。
使用 OLS 回归: feature ~ 1 + log(market_cap) + C(industry)
将回归残差写回原特征列。

Args:
    df (pd.DataFrame): 输入 DataFrame，需包含 'trade_date', features 列,
                       industry_col, market_cap_col。
    features (list): 需要处理的特征列名列表。
    industry_col (str): 行业分类列名。
    market_cap_col (str): 流通市值列名。

WARNING: 此函数会原地修改输入的 DataFrame 'df' 的 features 列。
         计算量较大，可能耗时较长。
         需要安装 statsmodels 库 (pip install statsmodels)。
u$开始截面行业市值中性化...r3c
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对指定特征列进行每日截面中位数填充缺失值 (NaN)。

参数:
df (pd.DataFrame): 包含多日数据的DataFrame，需要包含 'trade_date' 和 feature_columns 中的列。
feature_columns (list[str]): 需要进行缺失值填充的特征列名称列表。

返回:
pd.DataFrame: 包含缺失值填充后特征列的DataFrame。在输入DataFrame的副本上操作。
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