数据分析-Pandas 多格式数据文件读取和保存

# ## Pandas文件读取与保存数据到多格式文件中
# In[23]:
import pandas as pd
# In[24]:
df = pd.read_csv('data_price.csv')
df.head()
# ## 设置索引列 保存为新的csv格式文件
# In[25]:
df.set_index('Date',inplace=True)
df.to_csv('data_pricenew.csv')
# ## 读取新的csv文件
# In[26]:
df = pd.read_csv('data_pricenew.csv')
df.head()
# ## 设置第一列为索引列
# In[27]:
df = pd.read_csv('data_pricenew.csv',index_col=0)
df.head()
# ## 重命名列名 
# In[28]:
df.columns=['NewPrices']
df.head()
# ## 保存为csv文件，不包含列名
# In[29]:
df.to_csv('data_pricenew2.csv',header=False)
# In[30]:
df = pd.read_csv('data_pricenew2.csv',\
    names=['Date','Prices'],index_col=0)
df.head()
# ## 保存为html格式文件
# In[31]:
df.to_html('dataprice.html')
#  关于pandas的文件读取和保存格式见官网地址：
#  https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html