pandas处理csv格式的数据

import pandas as pd
import numpy as np
from pylab import *

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

file_path='D:\算法比赛\件量数据试验.csv'
data_csv=pd.read_csv(file_path,engine='python')
bigdata=data_csv

bigdata['date'] = pd.to_datetime(bigdata['date'])
data = bigdata[(bigdata['date'] >=pd.to_datetime('20131024')) & (bigdata['date'] <= pd.to_datetime('20131207'))]
print(data)
print(bigdata[bigdata['zonecode']==1])
bigdata.to_csv('D:\算法比赛\件量数据2.csv',columns=['date','zonecode','quantity'],index=False,header=True)
bigdata.to_excel('D:\算法比赛\试验3.xlsx',columns=['date','zonecode','quantity'],index=False,header=True)

最近试了一下用pandas读取csv格式的数据，发现pandas模块真的非常好用，就拿写入csv格式的文件来说，如果不用pandas直接写入，则要好几行代码，用pandas则只需一行代码就能搞定，接下来还要继续深入学习。
处理excel和csv方法很接近，可以对比着学。