數據存儲
1.csv 格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_csv('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/c.csv',columns=['open','high','low','close']) # colunms 保存指定的列索引
- path_or_buf: csv文件存放路徑或者StringIO對象
- sep : 文件內容分隔符，默認為,逗號
- na_rep: 在遇到NaN值時保存為某字符，默認為’‘空字符
- float_format: float類型的格式
- columns: 需要保存的列，默認為None
- header: 是否保存columns名，默認為True
- index: 是否保存index，默認為True
- mode : 創建新文件還是追加到現有文件，默認為新建
- encoding: 文件編碼格式
- date_format: 日期格式
2.保存excel格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_excel('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/e.xlsx',startrow=3,startcol=6) #startrow=3 startcol=6 是指從第三行第六列開始插入數據
- excel_writer: 文件路徑或者ExcelWriter對象
- sheet_name:sheet名稱，默認為Sheet1
- sep : 文件內容分隔符，默認為,逗號
- na_rep: 在遇到NaN值時保存為某字符，默認為’‘空字符
- float_format: float類型的格式
- columns: 需要保存的列，默認為None
- header: 是否保存columns名，默認為True
- index: 是否保存index，默認為True
- encoding: 文件編碼格式
- startrow: 在數據的頭部留出startrow行空行
- startcol :在數據的左邊留出startcol列空列
3.保存成json格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_json('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/j.json')
- path_or_buf: json文件存放路徑
- orient:json格式順序，包括columns，records，index，split，values，默認為columns
- force_ascii: 將字符轉ASCII，默認為True
4.保存成HDF5格式
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('601998')
df.to_hdf('C:/Users/lalala/Desktop/Tomato/Hundreds of millions/2018.10.17/j.h5','601998') # 注意在保存hdf的格式時 ，要在路徑后加上查詢的股票代碼
- path_or_buf: 文件路徑或者HDFStore對象
- key:HDF5中的group標識
- mode : 包括 {‘a’追加, ‘w’寫入, ‘r’只讀, ‘r+’等同於a但文件必須已經存在}, 默認是 ‘a’
- format:‘fixed(f)|table(t)’,默認‘fixed’，f適合快速讀寫，不能追加數據 t適合從文件中查找和選擇數據
- append: 適用於table(t)模式追加數據，默認Flase
- complevel: 壓縮級別1-9, 默認0
- complib: 壓縮類型{‘zlib’, ‘bzip2’, ‘lzo’, ‘blosc’, None}默認None