采用pandas库导入金融领域的股票训练集和测试集数据，并对数据中的缺失值进行有效处理。随后，整合并转换了日期列为日期时间类型，并按照日期进行排序。运用matplotlib.pyplot库，制作了各项数据（包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量）随日期变化的折线图。接下来，通过提取训练集和测试集的特征与目标变量，构建了一套线性回归模型。在训练集上进行模型训练，并在测试集上进行准确的预测。在模型评估方面，计算了预测结果的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和判定系数（R2）。生成了预测结果的CSV格式文件。最后，运用matplotlib.pyplot库展示了预测结果与测试集数据的对比折线图，详细呈现了开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量的变化趋势。