Pandas读取和保存数据

import pandas as pd

# 解决数据输出时列名不对齐的问题
pd.set_option("display.unicode.east_asian_width", True)
# 显示所有列，把行显示设置成最大
pd.set_option("display.max_columns", None)  # 显示所有列
# 显示所有行，把列显示设置成最大
pd.set_option("display.max_rows", False)  # 不显示所有行
pd.set_option('display.width', 200)  # 设置显示的宽度

# 是否保存
# ----------------------------------------------------------------------------------------
store = False

# 读取CSV文件
path = "O:/Database/futures_5m/ag8888_5m.csv"
data_csv = pd.read_csv(
    path,  # 字符串：文件路径或RRL链接
    header="infer",  # 指定作为列名的行。默认第一行。 不包含列名：header=None。
    names=None,  # 修改列的名称：参数为要使用的列名列表
    index_col=None,  # 指定列为索引列
    usecols=None,  # int、list  [0, 1, 2, 3, 4] ['类型', '数量', '成交价'] 或字符串。None:所有列；int：最后一列。
    dtype=None,  # 字典：列的数据类型。
    parse_dates=False,  # 把某列解析为日期类型
    nrows=None,  # 需要读取的行数,int, default None,
)

# 保存csv文件
# ----------------------------------------------------------------------------------------
path2 = "O:/Database/futures_5m/store_test.csv"
if store:
    data_csv.to_csv(
        path2,  # 绝对路径+文件名。或文件名
        float_format="%.2f",  # 格式化浮点数
        columns=None,  # 列表，写入文件的列，默认为None
        header=True,  # 是否输出列名，默认True
        index=True,  # 是否输出索引，默认True
        index_label=None,  # 索引列的列名，列表，写入文件的列，默认为None
        chunksize=1000,  # 一次写入.csv文件的行数。数据很多时，必须分批写入。
        date_format=None,  # 日期输出格式
    )

# 数据库模块
import mysql.connector
from sqlalchemy import create_engine
# 创建MySQL数据库连接
""" connect = create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库名称", 其他参数) """
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
connect = create_engine("mysql+mysqlconnector://root:@localhost:3306/test")

# 读取SQL文件
# ----------------------------------------------------------------------------------------

# 查询语句
sql_query = "SELECT * FROM data2"

data_sql = pd.read_sql(
    sql_query,  # SQL查询语句：字符串格式 或 SQLAlchemy
    con=connect,  # 创建的连接对象
    index_col="date",  # 索引列：字符串或字符串列表，可选，默认值：无
    coerce_float=True,  # 将值强制转为浮点数：布尔值，默认为True
    params=None,  # list、tuple或dict，可选，默认值：None。传递给execute方法的参数列表
    parse_dates=None,  # 解释为日期： 列的名称列表 或字典：{column_name: format string}
    columns=None,  # 要从sql表中选择的列，仅在读取表格时使用
    chunksize=None,  # 读取的行数
)

# 保存SQL文件
# ----------------------------------------------------------------------------------------

if store:
    data.to_sql(
        name="store_test",  # SQL输出的表名
        con=connection,  # 与read_sql中相同，数据库链接
        index=False,  # 是否将index作为单独的一列
        index_label=None,  # 指定列作为index输出，此时index为True
        chunksize=None,  # 设置整数，如20000，一次写入数据时的数据行数量，当数据量很大时，需要设置，否则会链接超时写入失败
        dtype=None,  # 指定列的输出到数据库中的数据类型。字典形式储存：{column_name: sql_dtype}。 当不设置时，to_sql生成表时会自动兼容最大的类型
        if_exists="append",
    )  # Fail 抛出错误； append 插入； replace 替换
    # ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# 保存为json文件
# ----------------------------------------------------------------------------------------
import json
# 把字典保存为json格式的文件
if store:
    with open('O:/我的回测/回测系统 重写数据模块/回测结果保存/把字典保存为json格式的文件.json', 'w') as f:
        # 存在中文必须设置ensure_ascii=False
        results = {
            "合约": "bu8888",
            "频率": "1m",
            "周期": 60,
            "本金": 50000,
            "收益": "-3506",
            "年化": "-44.51%",
            "期望": "-0.4R",
            "赔率": 0.82,
            "胜率": "33%",
            "次数": "6",
            "天数": 30,
        }
        # 将python中的对象转化成json储存到文件中
        """ -----------------------------------------------------------------------------------
        json.dump(obj=python对象,fp=write()方法的文件对象,indent=缩进等级,
                  sort_keys=以键的顺序排序,ensure_ascii=True：False输出中文)
        -----------------------------------------------------------------------------------   """
        json.dump(results, f, sort_keys=False, indent=4, ensure_ascii=False)

# 读取json格式的文件
# ----------------------------------------------------------------------------------------
with open('O:/我的回测/回测系统 重写数据模块/回测结果保存/把字典保存为json格式的文件.json', 'r') as f1:
    # 直接读取，返回字符串
    da = f1.read()  # 此时数值仍是字符串，需要进一步转换
    # 转为字典格式
    result = json.loads(da)  # 转为字典格式

# 读取Excel文件
# ----------------------------------------------------------------------------------------
""" 注意坑：excel文件处于打开或编辑状态时，会读取出错和失败！！ """
data_excel = pd.read_excel(
    'H:/交易资料/Python文件/K线测试数据.xlsx',  # 文件名或路径
    sheet_name=0,  # 字符串或整型（或两者的列表），表的名称
    header=0,  # 整型或整型列表，或None，默认为0，None代表无列名。
    names=None,  # 字符串列表，自定义列名，默认为None。
    index_col=None,  # 整型或者整型列表
    usecols=None,  # 表示要读取的列号或列名（列表）。None表示全部读取。当为str时可以为“A,D,F:H”表示读取A,D,F,G,H列。
    engine=None,  # 读取excel时用到的引擎类型。
)

#  保存Excel文件
#  ----------------------------------------------------------------------------------------
if store:
    data_excel.to_excel(
        'H:/交易资料/Python文件/test.xlsx',  #  路径或文件名
        sheet_name='K线测试数据',  #  表的名称
        index=False,  #  是否保存索引