1. pandas保存csv
python利用pandas中的read_csv()读取单个excel文件，因此我们只需要批量生成文件的名称即可，然后循环读取文件名。
2. pandas保存csv文件
df.isna() # 查看缺失值
df.dropna()# 删除所有缺失值
在pandas库中，可以使用dropna()方法直接删除DataFrame对象和Series对象中含有缺失值的数据。
3. pandas保存csv中文乱码
查看文件编码格式，编码格式不对应的话，结果可能会乱码。
还有就是代码本身问题，取错了表或行列，这个需要自己检查代码，多调试了
4. pandas保存csv文件不加索引
ix已经被depreciated在今后的版本中可能不再被使用。在pandas的官方文档中已经做出说明，推荐使用loc或iloc。两者的区别是： loc可以使用文本标签，如loc["name"]；iloc使用序号，如iloc[1]。对于默认序号做行索引的情况，两者是通用的。
5. pandas保存csv文件格式的数据的命令是
读一读pandas文档关于readcsv函数的介绍
有parsedate和dateparser参数的
parsedate可以实现高效默认转换，会自动识别大多数时间文本格式完成转换
如果有特殊format
可以用dateparse参数传入一个自定义解析函数
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