1、pandas中的read_csv函数：
df_stock = pd.read_csv(filename, encoding="UTF-8" , engine="python")
注意engine参数，默认是C模式，但可能在字符集处理上出现问题，建议用python
2、dataframe.set_index('col_name')
会返回一个新的dataframe，以col_name为索引，但原来的不发生变化
3、pd.to_datetime()
参数可以是series
4、日期加减
import datetime as dt
date_delay = dt.timedelta(2) #该函数第一个参数是日，表示相隔2日
date_sell = date_temp + date_delay #日期类型变量date_sell ,date_temp,date_sell 是 date_temp2天后的日期
5、print格式输出
print("df_temp's type is %s"%(type(df_temp))
