判断数据库中前一天是否有数据
时间: 2023-08-06 15:04:57 浏览: 40
假设数据表中有一个名为"my_table"的表,其中有一列名为"date",表示数据的日期。以下是示例代码来检查前一天是否有数据:
```
SELECT COUNT(*)
FROM my_table
WHERE date = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY);
```
这将返回前一天"date"列中的记录数。如果记录数为0,则说明前一天没有数据。如果记录数大于0,则说明前一天有数据。
相关问题
判断数据库中超过1天的数据
假设你的数据库中有一个名为 `my_table` 的表,其中包含一个名为 `created_at` 的时间戳字段,你可以使用以下 SQL 语句查询超过一天的数据:
```sql
SELECT * FROM my_table WHERE created_at < NOW() - INTERVAL 1 DAY;
```
这将返回所有 `created_at` 时间早于当前时间一天前的记录。你可以根据需要修改 `my_table` 和 `created_at` 列名,以及间隔值来适应你的数据库结构和需求。
在basic数据库中读取stock_basic表格的ts_code列的数据作为表名,给表名加反引号才可以查找 在daily数据库遍历所有表格,对于每个表格 查询net_mf_amount列的数据,按照trade_date降序排列 对查询结果进行pandas计算,对net_mf_amount列的前一天的数据减去今天的数据放在a列,如果之前计算过则跳过得到a列的值 判断是否之前已经计算过,如果已经计算过,则跳过 将a列的值前一天的数据减去今天的数据放在b列 保存a和b列的值 继续处理下一个表格,直到处理完所有表格
好的,这是一个稍微修改过的任务,需要用到pandas计算和MySQL遍历。以下是一个基本的实现思路,你可以参考:
1. 在 `basic` 数据库中读取 `stock_basic` 表格的 `ts_code` 列的数据作为表名,并给表名加上反引号
2. 遍历 `daily` 数据库中的所有表格,对于每个表格
3. 查询 `net_mf_amount` 列的数据,按照 `trade_date` 降序排列,并加上反引号
4. 对查询结果进行 pandas 计算,得到 a 列的值
5. 判断是否之前已经计算过,如果已经计算过,则跳过
6. 将 a 列的值前一天的数据减去今天的数据放在 b 列
7. 保存 a 和 b 列的值
8. 继续处理下一个表格,直到处理完所有表格
下面是一些参考代码:
```python
import pandas as pd
import mysql.connector
# 连接到 MySQL 数据库
cnx_basic = mysql.connector.connect(user='root', password='password',
host='localhost', database='basic')
cnx_daily = mysql.connector.connect(user='root', password='password',
host='localhost', database='daily')
# 在 basic 数据库中读取表名
query = "SELECT ts_code FROM stock_basic"
table_names = pd.read_sql(query, cnx_basic)['ts_code']
# 遍历 daily 数据库中的所有表格
for table_name in table_names:
# 给表名加上反引号
table_name = f"`{table_name}`"
# 查询表格
query = f"SELECT trade_date, net_mf_amount FROM {table_name} ORDER BY trade_date DESC"
# 查询数据
data = pd.read_sql(query, cnx_daily)
# 计算 a 列的值
data['a'] = data['net_mf_amount'].diff(periods=1)
# 判断是否已经计算过
if 'b' in data.columns:
continue
# 计算 b 列的值
data['b'] = data['a'].diff(periods=1)
# 保存 a 和 b 列的值
query = f"ALTER TABLE {table_name} ADD COLUMN `a` FLOAT, ADD COLUMN `b` FLOAT"
cursor = cnx_daily.cursor()
cursor.execute(query)
cnx_daily.commit()
data[['a', 'b']].to_sql(table_name, cnx_daily, if_exists='append', index=False)
# 关闭连接
cnx_basic.close()
cnx_daily.close()
```
注意,以上代码仅作为参考,具体实现需要根据实际情况进行调整。同时,这个任务可能需要较长时间完成,需要耐心等待。