用pandas读取MySQL数据库中，某只股票100天的日交易数据，将查询结果返回dataframe里的数据，直接保存到Excel文件中

好的，可以使用pandas和SQLAlchemy库来实现这个任务。请先确保已经安装好了这两个库。

下面是代码示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 连接MySQL数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')

# 查询语句
query = "SELECT * FROM stock_data WHERE stock_code='000001' LIMIT 100"

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_sql_query(query, engine)

# 将数据保存到Excel文件
df.to_excel('stock_data.xlsx', index=False)

其中，需要替换的部分包括：

- `username`：MySQL数据库的用户名
- `password`：MySQL数据库的密码
- `host`：MySQL数据库的主机名或IP地址
- `port`：MySQL数据库的端口号
- `database`：要查询的数据库名
- `stock_data`：保存股票交易数据的数据表名
- `000001`：股票代码，可以根据需要修改

执行完毕后，会在当前目录下生成一个名为 `stock_data.xlsx` 的Excel文件，其中包含了查询结果的数据。

相关问题

用Pandas读取MySQL数据库中某只股票100天的日交易数据，将查询结果返回DataFrame里的数据，直接保存到Excel文件

可以按照以下步骤操作：

1. 导入需要的库：

import pandas as pd
import pymysql

2. 连接MySQL数据库：

# 建立连接
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='password',
    database='stock_db',
    charset='utf8mb4'
)

其中，`host`、`user`、`password`、`database` 分别是 MySQL 数据库的主机名、用户名、密码和数据库名。`charset` 是指定字符集，一般使用 `utf8mb4`。

3. 查询数据并返回 DataFrame：

# 查询语句
sql = "SELECT * FROM stock_data WHERE stock_code='000001' AND trade_date BETWEEN '20210101' AND '20210410'"

# 使用 Pandas 的 read_sql 函数查询并返回 DataFrame
df = pd.read_sql(sql, conn)

其中，`stock_data` 是表名，`stock_code` 是股票代码字段名，`trade_date` 是交易日期字段名。上述 SQL 语句查询的是股票代码为 `000001`，交易日期在 `20210101` 到 `20210410` 期间的数据。

4. 将 DataFrame 保存为 Excel 文件：

# 保存到 Excel 文件
df.to_excel('stock_data.xlsx', index=False)

其中，`index=False` 表示不保存 DataFrame 的行索引。

完整代码如下：

import pandas as pd
import pymysql

# 建立连接
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='password',
    database='stock_db',
    charset='utf8mb4'
)

# 查询语句
sql = "SELECT * FROM stock_data WHERE stock_code='000001' AND trade_date BETWEEN '20210101' AND '20210410'"

# 使用 Pandas 的 read_sql 函数查询并返回 DataFrame
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 保存到 Excel 文件
df.to_excel('stock_data.xlsx', index=False)

# 关闭连接
conn.close()

(1)用Pandas读取MySQL数据库中某只股票100天的日交易数据，将查询结果返回DataFrame里的数据，直接保存到Excel文件，并绘制日收盘价格走势、5天移动平均线、10天移动平均线。

首先需要安装`pandas`和`mysql-connector-python`模块，然后按照以下步骤进行操作：

1. 连接MySQL数据库，获取数据

import mysql.connector
import pandas as pd

# 连接数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='user', password='password',
                              host='localhost', database='stock')

# 查询语句
query = "SELECT * FROM stock_data WHERE stock_code = '000001' LIMIT 100"

# 读取数据
df = pd.read_sql(query, cnx)

# 关闭连接
cnx.close()

2. 保存数据到Excel文件

# 保存数据到Excel文件
df.to_excel('000001.xlsx', index=False)

3. 绘制日收盘价格走势、5天移动平均线、10天移动平均线

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制日收盘价格走势
plt.plot(df['date'], df['close'], label='close')

# 计算5天移动平均线
ma5 = df['close'].rolling(window=5).mean()
plt.plot(df['date'], ma5, label='MA5')

# 计算10天移动平均线
ma10 = df['close'].rolling(window=10).mean()
plt.plot(df['date'], ma10, label='MA10')

# 设置图例和标题
plt.legend()
plt.title('Stock 000001')

# 显示图像
plt.show()

完整代码如下：

import mysql.connector
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 连接数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='user', password='password',
                              host='localhost', database='stock')

# 查询语句
query = "SELECT * FROM stock_data WHERE stock_code = '000001' LIMIT 100"

# 读取数据
df = pd.read_sql(query, cnx)

# 关闭连接
cnx.close()

# 保存数据到Excel文件
df.to_excel('000001.xlsx', index=False)

# 绘制日收盘价格走势
plt.plot(df['date'], df['close'], label='close')

# 计算5天移动平均线
ma5 = df['close'].rolling(window=5).mean()
plt.plot(df['date'], ma5, label='MA5')

# 计算10天移动平均线
ma10 = df['close'].rolling(window=10).mean()
plt.plot(df['date'], ma10, label='MA10')

# 设置图例和标题
plt.legend()
plt.title('Stock 000001')

# 显示图像
plt.show()