(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。

以下是实现上述需求的Python代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='stock')

# 查询语句，获取某只股票100天的日交易数据
sql = "SELECT * FROM stock_data WHERE stock_code='000001' LIMIT 100"

# 使用Pandas读取MySQL查询结果
df = pd.read_sql(sql, conn)

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

# 绘制日收盘价格走势、5天移动平均线、10天移动平均线
plt.plot(df['date'], df['close'], label='Close')
plt.plot(df['date'], df['close'].rolling(5).mean(), label='MA5')
plt.plot(df['date'], df['close'].rolling(10).mean(), label='MA10')
plt.legend()
plt.show()

注意，上述代码中的数据库连接信息需要根据实际情况进行修改。同时，需要确保MySQL数据库中存在名为 `stock` 的数据库，并在其中创建名为 `stock_data` 的数据表，数据表结构可以参考以下SQL语句：

CREATE TABLE `stock_data` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `stock_code` varchar(10) NOT NULL,
  `date` date NOT NULL,
  `open` decimal(10,2) NOT NULL,
  `high` decimal(10,2) NOT NULL,
  `low` decimal(10,2) NOT NULL,
  `close` decimal(10,2) NOT NULL,
  `volume` bigint(20) NOT NULL,
  `amount` decimal(18,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

在实际应用中，需要替换代码中的 `stock_code` 和 `LIMIT` 参数为实际需要查询的股票代码和查询的天数。