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，请帮我编写基于Python pandas库的代码。

假设你的数据库已经以 Pandas DataFrame 的形式读取到了 Python 中，我们可以使用 Pandas 的 `shift()` 函数来实现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的功能。具体步骤如下：

1. 选择需要计算的两个行业的列，假设它们的列名分别为 `industry1` 和 `industry2`。

2. 将 `industry1` 的涨跌幅向下移动一行，使用 `shift()` 函数实现。

3. 将 `industry2` 的涨跌幅向上移动一行，同样使用 `shift()` 函数实现。

4. 将 `industry1` 的涨跌幅和 `industry2` 的涨跌幅进行比较，得到一个布尔值的 Pandas Series，表示在 `industry1` 上涨之后，`industry2` 是否上涨。

下面是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据库
df = pd.read_csv('your_database.csv', index_col=0)

# 选择需要计算的两个行业的列
industry1 = df['industry1']
industry2 = df['industry2']

# 将 industry1 的涨跌幅向下移动一行
industry1_shifted = industry1.shift(-1)

# 将 industry2 的涨跌幅向上移动一行
industry2_shifted = industry2.shift(1)

# 将 industry1 的涨跌幅和 industry2 的涨跌幅进行比较
comparison = industry1_shifted > industry2_shifted

# 输出结果
print(comparison)

在上面的代码中，我们使用了 Pandas 的 `shift()` 函数实现了数据的移动，然后将移动后的数据进行比较，得到了一个布尔值的 Pandas Series，表示在 `industry1` 上涨之后，`industry2` 是否上涨。你可以根据实际情况，修改代码中的列名和文件名等信息。