比如以下这段代码，存入csv文件的日期格式是不能直接使用的，需要转换格式，比较麻烦。
df = pro.trade_cal()
df.to_csv("trade_cal.csv")
trade_cal = pd.read_csv("trade_cal.csv")只需在to_csv之前先将dataframe中的日期转换成日期的格式，然后再保存成本地文档，这样在调用本地文档的时候，日期就直接是日期格式了，可以进行日期的处理。
df = pro.trade_cal()
df['cal_date'] = pd.to_datetime(df['cal_date']) # 在这里进行cal_date列的日期数据格式处理
df.to_csv("trade_cal.csv")
trade_cal = pd.read_csv("trade_cal.csv")比如进行以下日期选取的处理：
trade_cal = pd.read_csv("trade_cal.csv")
date_range = trade_cal[(trade_cal['is_open'] == 1) & \
(trade_cal['cal_date']>=start_date) & \
(trade_cal['cal_date']<=end_date)]['cal_date'].values
