我现在有一个数据库，列名是众多行业代码，行名是日期，对应的数据是每个行业在对应日期的涨跌幅，现在需要遍历计算某一行业在上涨之后，另一行业在下一个日期是否上涨，并统计该类上涨情况出现次数的和，并对表内所有列做该循环计算，最终将结果输出到Excel表，列名是行业1，行名是行业2，对应的值是这两个行业出现该类上涨情况的次数。请帮我编写Python代码实现如上操作。

好的，这个问题看起来比较复杂，需要多步操作，下面是实现代码：

import pandas as pd

# 读取数据库
df = pd.read_excel('your_data_file.xlsx', index_col=0)

# 定义函数，用于计算两个行业上涨情况出现的次数
def count_rise(df, industry1, industry2):
    count = 0
    for i in range(len(df.index)-1):
        if df.loc[df.index[i], industry1] > 0 and df.loc[df.index[i+1], industry2] > 0:
            count += 1
    return count

# 定义一个空的字典，用于保存结果
result_dict = {}

# 遍历所有行业
for industry1 in df.columns:
    for industry2 in df.columns:
        # 判断是否是同一个行业
        if industry1 == industry2:
            continue
        # 计算两个行业上涨情况出现的次数
        count = count_rise(df, industry1, industry2)
        # 将结果保存到字典中
        result_dict[(industry1, industry2)] = count

# 将结果输出到Excel表
result_df = pd.DataFrame.from_dict(result_dict, orient='index', columns=['count'])
result_df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(result_df.index, names=['industry1', 'industry2'])
result_df.to_excel('your_output_file.xlsx')

这段代码中，我们首先使用 Pandas 库读取了数据库文件。然后定义了一个函数 `count_rise`，用于计算两个行业上涨情况出现的次数。接着，我们遍历了所有行业，对于每一对行业调用 `count_rise` 函数计算它们之间上涨情况出现的次数，并将结果保存到一个字典中。最后，我们使用 Pandas 将字典转换为 DataFrame，并将其输出到 Excel 表中。