数据存储
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文件存放路径或者StringIO对象
- sep : 文件内容分隔符，默认为,逗号
- na_rep: 在遇到NaN值时保存为某字符，默认为’‘空字符
- float_format: float类型的格式
- columns: 需要保存的列，默认为None
- header: 是否保存columns名，默认为True
- index: 是否保存index，默认为True
- mode : 创建新文件还是追加到现有文件，默认为新建
- encoding: 文件编码格式
- 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 是指从第三行第六列开始插入数据
- excel_writer: 文件路径或者ExcelWriter对象
- sheet_name:sheet名称，默认为Sheet1
- sep : 文件内容分隔符，默认为,逗号
- na_rep: 在遇到NaN值时保存为某字符，默认为’‘空字符
- float_format: float类型的格式
- columns: 需要保存的列，默认为None
- header: 是否保存columns名，默认为True
- index: 是否保存index，默认为True
- encoding: 文件编码格式
- startrow: 在数据的头部留出startrow行空行
- startcol :在数据的左边留出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文件存放路径
- orient:json格式顺序，包括columns，records，index，split，values，默认为columns
- force_ascii: 将字符转ASCII，默认为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的格式时 ，要在路径后加上查询的股票代码
- path_or_buf: 文件路径或者HDFStore对象
- key:HDF5中的group标识
- mode : 包括 {‘a’追加, ‘w’写入, ‘r’只读, ‘r+’等同于a但文件必须已经存在}, 默认是 ‘a’
- format:‘fixed(f)|table(t)’,默认‘fixed’，f适合快速读写，不能追加数据 t适合从文件中查找和选择数据
- append: 适用于table(t)模式追加数据，默认Flase
- complevel: 压缩级别1-9, 默认0
- complib: 压缩类型{‘zlib’, ‘bzip2’, ‘lzo’, ‘blosc’, None}默认None