python 保存df to.sql时候，df的trade_date列格式改为时间格式

你可以使用 pandas.to_datetime() 方法将 trade_date 列的格式转换为时间格式，然后再保存到 SQL 数据库中。示例代码如下：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将 trade_date 列转换为时间格式
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])

# 保存到 SQL 数据库中
engine = create_engine('your_sql_connection_string')
df.to_sql('your_table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

其中，your_data.csv 是你要保存的数据文件，your_sql_connection_string 是你的 SQL 数据库连接字符串，your_table_name 是你要保存到的表名。如果你的表已经存在，可以使用 if_exists 参数指定覆盖原表。如果你的数据中没有索引列，可以将 index 参数设置为 False。

相关问题

for ts_code in ths_index_list: #行业分类到个股行业表格 industry = pd.read_sql_table(table_name= ts_code, con=con2) industry_member_list = industry['code'].tolist() for code in industry_member_list:#各个行业到行业内部所有股票 try:#解决member未更新退市股数据，在moneyflow查找无表格报错----------------------OK stock_daily = pd.read_sql('SELECT ts_code, trade_date, net_mf_amount FROM `{}`'.format(code), con=con6) #############需要解决 不同股票交易时间数不一致，筛选的时间早但表格无这个时间怎么解决 以及 交易时间存在，但停牌无数据null处理问题 # df_sum = stock_daily.groupby('trade_date')['net_mf_amount'].sum().reset_index() except : pass 最内层的for循环，对每个股票的net列 按照 trade_date列的时间顺序 累加 输出结果为 trade_date列 和 总和，总和指的是相同时间不同股票net值相加

根据你的描述，你想在最内层的循环中，对每个股票的"net_mf_amount"列按照"trade_date"列的时间顺序进行累加，并输出结果包含"trade_date"列和对应时间点的总和。以下是一个示例代码来实现这个逻辑：

import pandas as pd

result = pd.DataFrame() # 创建一个空的DataFrame用于保存结果

for ts_code in ths_index_list:
    industry = pd.read_sql_table(table_name=ts_code, con=con2)
    industry_member_list = industry['code'].tolist()
    
    for code in industry_member_list:
        try:
            stock_daily = pd.read_sql('SELECT ts_code, trade_date, net_mf_amount FROM `{}`'.format(code), con=con6)
            
            # 按照时间顺序对net_mf_amount进行累加
            df_sum = stock_daily.groupby('trade_date')['net_mf_amount'].sum().reset_index()
            
            # 合并结果到总的DataFrame中
            result = pd.concat([result, df_sum], ignore_index=True)
        except:
            pass

# 打印结果
print(result)

这段代码将在最内层的循环中，使用`groupby`方法按照"trade_date"列对"net_mf_amount"进行分组，并计算每个日期对应的总和。然后，将每个股票的结果合并到总的DataFrame中。最后，打印出结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据你的数据结构和需求进行调整。如果你有具体的问题或需要更多的帮助，请告诉我。

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database') # 获取所有表格的名称 with engine.connect() as conn, conn.begin(): tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列，如果不存在则添加'a'和'b'列 with engine.connect() as conn, conn.begin(): a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone() if a_column is None: conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, engine) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): for i in range(len(df)): conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) # 关闭连接 engine.dispose() 有5000个表格，使用多线程，线程池

可以使用Python内置的`concurrent.futures`模块实现多线程处理。具体实现可以参考以下代码：

import concurrent.futures

def process_table(table_name):
    table_name_quoted = '' + table_name + ''

    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone()
        if a_column is None:
            conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)")
            conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)")

    query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC"
    df = pd.read_sql_query(query, engine)

    a_column = []
    b_column = []
    for i in range(len(df)):
        if i == 0:
            a_column.append(None)
            b_column.append(None)
        else:
            if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']):
                if i-2 >= 0:
                    if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']):
                        a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                        b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount']
                        a_column.append(a)
                        b_column.append(b)
                    else:
                        j = i-3
                        while j >= 0:
                            if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']):
                                a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                                b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount']
                                a_column.append(a)
                                b_column.append(b)
                                break
                            j -= 1
                else:
                    a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                    b = None
                    a_column.append(a)
                    b_column.append(b)
            else:
                a_column.append(None)
                b_column.append(None)

    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        for i in range(len(df)):
            conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date']))

    print("Processed table:", table_name)

if __name__ == '__main__':
    engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database')
    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall()

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        executor.map(process_table, [table[0] for table in tables])

    engine.dispose()

在`main`函数中，首先获取所有表格的名称，然后使用`ThreadPoolExecutor`创建一个最大线程数为10的线程池。使用`map`方法将`process_table`函数和表格名称列表传入，线程池会自动分配任务并执行。每个线程都会执行`process_table`函数，对一张表格进行处理。

在`process_table`函数中，首先检查是否存在名为'a'的列，如果不存在则添加'a'和'b'列。然后从数据库中查询数据到`DataFrame`中，并对每一行数据计算'a'和'b'列的值。最后将结果更新到数据库中。每个线程在处理完一张表格后，会输出一条信息，表示该表格处理完成。