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,a和b列均已存在,不需要判断,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

时间: 2024-02-09 21:11:58 浏览: 31
好的,你的描述准确明了,下面是基于你的描述编写的代码: ```python 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() ``` 这个代码中,我先连接到 `basic` 和 `daily` 数据库,然后使用 `SELECT` 语句查询 `stock_basic` 表格的 `ts_code` 列,得到所有表格的表名。接着,我用 `for` 循环遍历所有表格,对每个表格执行以下操作: 1. 给表名加上反引号,避免出现保留关键字等问题; 2. 使用 `SELECT` 语句查询表格的 `trade_date` 和 `net_mf_amount` 列,按照 `trade_date` 降序排列; 3. 使用 pandas 的 `diff()` 方法计算 `a` 列的值,表示 `net_mf_amount` 列每个元素与前一个元素的差值; 4. 判断是否已经计算过 `b` 列,如果已经计算过则跳过; 5. 使用 pandas 的 `diff()` 方法计算 `b` 列的值,表示 `a` 列每个元素与前一个元素的差值; 6. 使用 `ALTER TABLE` 语句添加 `a` 和 `b` 列; 7. 使用 pandas 的 `to_sql()` 方法保存 `a` 和 `b` 列的值。 最后,关闭连接。

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东南亚位于我国倡导推进的“一带一路”海陆交汇地带,作为当今全球发展最为迅速的地区之一,近年来区域内生产总值实现了显著且稳定的增长。根据东盟主要经济体公布的最新数据,印度尼西亚2023年国内生产总值(GDP)增长5.05%;越南2023年经济增长5.05%;马来西亚2023年经济增速为3.7%;泰国2023年经济增长1.9%;新加坡2023年经济增长1.1%;柬埔寨2023年经济增速预计为5.6%。 东盟国家在“一带一路”沿线国家中的总体GDP经济规模、贸易总额与国外直接投资均为最大,因此有着举足轻重的地位和作用。当前,东盟与中国已互相成为双方最大的交易伙伴。中国-东盟贸易总额已从2013年的443亿元增长至 2023年合计超逾6.4万亿元,占中国外贸总值的15.4%。在过去20余年中,东盟国家不断在全球多变的格局里面临挑战并寻求机遇。2023东盟国家主要经济体受到国内消费、国外投资、货币政策、旅游业复苏、和大宗商品出口价企稳等方面的提振,经济显现出稳步增长态势和强韧性的潜能。 本调研报告旨在深度挖掘东南亚市场的增长潜力与发展机会,分析东南亚市场竞争态势、销售模式、客户偏好、整体市场营商环境,为国内企业出海开展业务提供客观参考意见。 本文核心内容: 市场空间:全球行业市场空间、东南亚市场发展空间。 竞争态势:全球份额,东南亚市场企业份额。 销售模式:东南亚市场销售模式、本地代理商 客户情况:东南亚本地客户及偏好分析 营商环境:东南亚营商环境分析 本文纳入的企业包括国外及印尼本土企业,以及相关上下游企业等,部分名单 QYResearch是全球知名的大型咨询公司,行业涵盖各高科技行业产业链细分市场,横跨如半导体产业链(半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件)、光伏产业链(设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端)、新能源汽车产业链(动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩)、通信产业链(通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI)、先进材料产业链(金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等)、机械制造产业链(数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机)、食品药品、医疗器械、农业等。邮箱:market@qyresearch.com

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