ths_index = pd.read_sql_table(table_name='ths_index' , con=con2) ths_index_list = ths_index['ts_code'].tolist() for ts_code in ths_index_list: #行业分类到个股行业表格 industry = pd.read_sql_table(table_name= ts_code, con=con2) industry_member_list = industry['code'].tolist() for code in industry_member_list:#各个行业到行业内部所有股票 try:#解决member未更新退市股数据，在moneyflow查找无表格报错----------------------OK stock_daily = pd.read_sql('SELECT ts_code, trade_date, net_mf_amount FROM `{}`'.format(code), con=con6) # print(stock_daily) #############需要解决 不同股票交易时间数不一致，筛选的时间早但表格无这个时间怎么解决 以及 交易时间存在，但停牌无数据null处理问题 # df_sum = stock_daily.groupby('trade_date')['net_mf_amount'].sum().reset_index() except : pass print(ts_code)#这个位置每一个行业的成分股跑完后，报下一个行业成分股。 # df_sum.to_sql(name=ts_code, con=con5, if_exists='replace', index=False)

这段代码的作用是从数据库中读取一个名为"ths_index"的表，并将表中的"ts_code"列转换为列表"ths_index_list"。然后，对于列表中的每个"ts_code"，从数据库中读取一个名为"ts_code"的表，并将表中的"code"列转换为列表"industry_member_list"。

接下来，对于每个"code"，尝试从数据库中读取一个名为"code"的表，并从该表中选择"ts_code"、"trade_date"和"net_mf_amount"列。然后，对数据进行一些处理（需要解决的问题在注释中有提到），最后打印出当前的"ts_code"。

请注意，这里的代码只给出了部分内容，并没有完整的逻辑。如果你有具体的问题或需要更多的帮助，请告诉我。

相关问题

for ts_code in ths_index_list: #行业分类到个股行业表格 industry = pd.read_sql_table(table_name= ts_code, con=con2) industry_member_list = industry['code'].tolist() for code in industry_member_list:#各个行业到行业内部所有股票 try:#解决member未更新退市股数据，在moneyflow查找无表格报错----------------------OK stock_daily = pd.read_sql('SELECT ts_code, trade_date, net_mf_amount FROM `{}`'.format(code), con=con6) #############需要解决 不同股票交易时间数不一致，筛选的时间早但表格无这个时间怎么解决 以及 交易时间存在，但停牌无数据null处理问题 # df_sum = stock_daily.groupby('trade_date')['net_mf_amount'].sum().reset_index() except : pass 最内层的for循环，对每个股票的net列 按照 trade_date列的时间顺序 累加 输出结果为 trade_date列 和 总和，总和指的是相同时间不同股票net值相加

根据你的描述，你想在最内层的循环中，对每个股票的"net_mf_amount"列按照"trade_date"列的时间顺序进行累加，并输出结果包含"trade_date"列和对应时间点的总和。以下是一个示例代码来实现这个逻辑：

import pandas as pd

result = pd.DataFrame() # 创建一个空的DataFrame用于保存结果

for ts_code in ths_index_list:
    industry = pd.read_sql_table(table_name=ts_code, con=con2)
    industry_member_list = industry['code'].tolist()
    
    for code in industry_member_list:
        try:
            stock_daily = pd.read_sql('SELECT ts_code, trade_date, net_mf_amount FROM `{}`'.format(code), con=con6)
            
            # 按照时间顺序对net_mf_amount进行累加
            df_sum = stock_daily.groupby('trade_date')['net_mf_amount'].sum().reset_index()
            
            # 合并结果到总的DataFrame中
            result = pd.concat([result, df_sum], ignore_index=True)
        except:
            pass

# 打印结果
print(result)

这段代码将在最内层的循环中，使用`groupby`方法按照"trade_date"列对"net_mf_amount"进行分组，并计算每个日期对应的总和。然后，将每个股票的结果合并到总的DataFrame中。最后，打印出结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据你的数据结构和需求进行调整。如果你有具体的问题或需要更多的帮助，请告诉我。

ths_x86.tar.gz

ths_x86.tar.gz是一个文件的压缩包，它采用了tar和gzip两种压缩方式。文件名中的x86表示这个压缩包适用于x86架构的计算机。在Linux系统中，.tar.gz是一种常见的压缩文件格式，通常用于打包和压缩多个文件或目录。用户可以使用tar命令对该文件进行解压缩，将其中的文件提取出来使用。该压缩包可能包含了与x86架构相关的软件、驱动、文档等内容，用户可以根据需要进行安装或者使用。

对于开发人员或者系统管理员来说，.tar.gz格式的压缩包是非常常见的，因为它可以方便地打包和传输大量的文件，并且在解压缩后也能够保持文件的目录结构。这种格式的压缩包还可以在不同的操作系统上进行解压缩，具有较好的兼容性。

总之，ths_x86.tar.gz是一个适用于x86架构计算机的压缩包，用户可以使用tar命令进行解压缩，提取其中的文件进行使用。