请将以下代码补充内容：将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件，返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5)

可以添加以下代码实现将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中：

# 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中
def save_to_csv(df, file_path):
    csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv'
    df.to_csv(csv_file_path, index=False)

save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH)
save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH)

其中，`os.path.splitext(file_path)[0]`可以获取`file_path`的文件名（不包含扩展名），然后在文件名后面添加`.csv`扩展名，得到最终的CSV文件路径。然后使用`to_csv`函数将DataFrame对象保存为CSV文件。最后在读取完lc1和lc5文件后，分别调用`save_to_csv`函数将解析后的数据保存为CSV文件。