在basic数据库中读取stock_basic表格的ts_code列的数据作为表名，给表名加反引号才可以查找 在daily数据库遍历所有表格，对于每个表格 查询net_mf_amount列的数据，按照trade_date降序排列 对查询结果进行pandas计算，对net_mf_amount列的前一天的数据减去今天的数据放在a列，如果之前计算过则跳过得到a列的值 判断是否之前已经计算过，如果已经计算过，则跳过 将a列的值前一天的数据减去今天的数据放在b列 保存a和b列的值 继续处理下一个表格，直到处理完所有表格

好的，这是一个稍微修改过的任务，需要用到pandas计算和MySQL遍历。以下是一个基本的实现思路，你可以参考：

1. 在 `basic` 数据库中读取 `stock_basic` 表格的 `ts_code` 列的数据作为表名，并给表名加上反引号

2. 遍历 `daily` 数据库中的所有表格，对于每个表格

3. 查询 `net_mf_amount` 列的数据，按照 `trade_date` 降序排列，并加上反引号

4. 对查询结果进行 pandas 计算，得到 a 列的值

5. 判断是否之前已经计算过，如果已经计算过，则跳过

6. 将 a 列的值前一天的数据减去今天的数据放在 b 列

7. 保存 a 和 b 列的值

8. 继续处理下一个表格，直到处理完所有表格

下面是一些参考代码：

import pandas as pd
import mysql.connector

# 连接到 MySQL 数据库
cnx_basic = mysql.connector.connect(user='root', password='password',
                                     host='localhost', database='basic')

cnx_daily = mysql.connector.connect(user='root', password='password',
                                     host='localhost', database='daily')

# 在 basic 数据库中读取表名
query = "SELECT ts_code FROM stock_basic"
table_names = pd.read_sql(query, cnx_basic)['ts_code']

# 遍历 daily 数据库中的所有表格
for table_name in table_names:
    # 给表名加上反引号
    table_name = f"`{table_name}`"
    # 查询表格
    query = f"SELECT trade_date, net_mf_amount FROM {table_name} ORDER BY trade_date DESC"
    # 查询数据
    data = pd.read_sql(query, cnx_daily)
    # 计算 a 列的值
    data['a'] = data['net_mf_amount'].diff(periods=1)
    # 判断是否已经计算过
    if 'b' in data.columns:
        continue
    # 计算 b 列的值
    data['b'] = data['a'].diff(periods=1)
    # 保存 a 和 b 列的值
    query = f"ALTER TABLE {table_name} ADD COLUMN `a` FLOAT, ADD COLUMN `b` FLOAT"
    cursor = cnx_daily.cursor()
    cursor.execute(query)
    cnx_daily.commit()
    data[['a', 'b']].to_sql(table_name, cnx_daily, if_exists='append', index=False)

# 关闭连接
cnx_basic.close()
cnx_daily.close()

注意，以上代码仅作为参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。同时，这个任务可能需要较长时间完成，需要耐心等待。