（1）用pandas将历史价格表中的数据读取为DataFrame，并查看各个列的数据类型。在读取数据时，pandas是否将表中的日期字段自动读取为日期类型？若否，则将其转换为日期类型； （2）该DataFrame中是否存在缺失值？若是，则输出数据缺失的日期，并用前一交易日的数据填充缺失值；

（1）首先需要先导入pandas库，并将历史价格表保存为一个csv文件，然后使用pandas的read_csv方法读取文件，并设置参数parse_dates=True，这样pandas就会自动将日期字段解析为日期类型。代码如下：

import pandas as pd

# 读取历史价格表数据
df = pd.read_csv('price_history.csv', parse_dates=True)

# 查看各个列的数据类型
print(df.dtypes)

（2）可以使用pandas的isnull方法来检查是否存在缺失值，如果存在，则可以使用fillna方法将缺失值填充为前一交易日的数据。具体代码如下：

# 检查是否存在缺失值
if df.isnull().values.any():
    # 找到缺失值的日期
    missing_dates = df[df.isnull().any(axis=1)].index
    print('存在缺失值的日期：', missing_dates)
    
    # 用前一交易日的数据填充缺失值
    df.fillna(method='ffill', inplace=True)

相关问题

1、用Pandas读取MySQL数据库中，某只股票100天的日交易数据，将查询结果返回的DataFrame里的数据，直接保存到Excel文件中，并绘制日收盘价格走势、5天移动均线、10天移动均线。（trDay表构建方法及数据见附件）

好的，这是一个关于使用 Pandas 读取 MySQL 数据库中股票交易数据，保存到 Excel 文件中，并绘制价格走势、移动均线的问题。为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行：

1. 首先，我们需要安装 Pandas 和 MySQL 连接库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install pandas
!pip install pymysql

2. 然后，我们需要连接 MySQL 数据库，读取数据并将其转换为 Pandas 的 DataFrame。可以使用以下代码进行连接和查询：

import pandas as pd
import pymysql

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

# 读取数据并转换为DataFrame
sql = "SELECT * FROM trDay WHERE stkcd='000001' LIMIT 100"
df = pd.read_sql(sql, conn)

这里我们选择了100天内的股票交易数据，股票代码为000001。请根据实际情况修改 SQL 查询语句。

3. 接下来，我们可以将 DataFrame 直接保存为 Excel 文件。可以使用以下代码进行保存：

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

这里我们将文件保存为 stock_data.xlsx，不包含行索引。

4. 最后，我们可以使用 Matplotlib 绘制日收盘价格走势、5天移动均线、10天移动均线。可以使用以下代码进行绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制收盘价走势
plt.plot(df['trdDt'], df['clsprc'], label='Close')

# 计算5天均线并绘制
ma5 = df['clsprc'].rolling(window=5).mean()
plt.plot(df['trdDt'], ma5, label='MA5')

# 计算10天均线并绘制
ma10 = df['clsprc'].rolling(window=10).mean()
plt.plot(df['trdDt'], ma10, label='MA10')

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

# 显示图形
plt.show()

这里我们使用了 Pandas 的 rolling 函数计算移动均线，然后使用 Matplotlib 绘制。可以根据需求修改移动均线的天数和图形的样式。

完整代码如下：

(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。