pandas读取mysql的a列 a=[850812.SI，850823.SI] 使用for循环遍历

可以使用pandas的read_sql_query函数读取MySQL中的数据，并将结果存储在DataFrame中，然后使用for循环遍历DataFrame中的数据。具体代码如下：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='root',
    password='123456',
    database='test'
)

# 读取MySQL中的数据
sql = "SELECT * FROM table_name WHERE a IN ('850812.SI', '850823.SI')"
df = pd.read_sql_query(sql, conn)

# 遍历DataFrame中的数据
for index, row in df.iterrows():
    print(row['a'])

其中，`table_name`为MySQL中的数据表名，`a`为数据表中的列名。在读取数据时，使用`IN`关键字可以同时查询多个值。遍历DataFrame中的数据时，可以使用`df.iterrows()`函数获取每一行数据的索引和值，然后使用`row['a']`获取每一行中`a`列的值。

相关问题

pandas读取mysql的a列 a=[850812.SI，850823.SI] 使用for循环下载tushare

可以使用`pandas`库中的`read_sql_query`函数从MySQL数据库中读取数据，并使用`tushare`库的`get_hist_data`函数下载历史行情数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import tushare as ts

# 从MySQL数据库中读取数据
conn = pd.read_sql_query("SELECT a FROM table_name", con=your_mysql_connection)
a_list = conn['a'].tolist()

# 下载历史行情数据
for code in a_list:
    df = ts.get_hist_data(code)
    # 处理数据
    ...

在上面的代码中，`your_mysql_connection`是你的MySQL数据库连接对象，`table_name`是你要读取数据的表名，`a`是你要读取的列名。`a_list`是一个包含所有`a`列中数据的列表。

然后，我们可以使用`tushare`库的`get_hist_data`函数来下载历史行情数据。`code`变量是从列表`a_list`中循环遍历的股票代码。

你需要根据实际情况进行修改。

pandas 遍历pandas.core.series.Series 元素

要遍历 Pandas DataFrame 中的 Series 元素，可以使用迭代器或者使用 apply() 函数。下面是两种方式的示例代码：

1. 使用迭代器进行遍历：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 使用迭代器遍历 Series 元素
for col_name, series in df.iteritems():
    for element in series:
        print(element)

输出结果：

1
2
3
4
5
6

2. 使用 apply() 函数进行遍历：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义一个函数来处理每个元素
def process_element(element):
    # 在这里进行处理，例如打印元素值
    print(element)

# 使用 apply() 函数调用处理函数
df.apply(lambda x: x.apply(process_element))

输出结果：

1
2
3
4
5
6

以上是两种常用的遍历 Pandas DataFrame 中 Series 元素的方法。希望能对你有所帮助！如果你有其他问题，请继续提问。