上面的代码 设置出trade_date可以选择某一段时间

如果想让 `trade_date` 只选择某个特定时间段的数据，你可以添加额外的条件到 SQL 查询中。例如，假设你想要选取2023年1月1日至2023年3月31日的数据，你可以这样做：

SELECT trade_date, name, pct_change
FROM moneyflow_ind_dc
WHERE trade_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'

然后在 Python 代码里替换原有的查询：

query = """
SELECT trade_date, name, pct_change
FROM moneyflow_ind_dc
WHERE trade_date BETWEEN %s AND %s
"""
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-03-31'
df = pd.read_sql_query(query, params=(start_date, end_date), con = con3)

这里使用了参数化查询来避免SQL注入风险，并且明确指定了时间范围。如果你已经有了日期范围变量，只需将它们赋值给 `start_date` 和 `end_date`。

相关问题

from fastai.tabular.core import add_datepart new_data = df[['trade_date','close']].sort_index(ascending=True, axis=0) #create features add_datepart(new_data,'trade_date') new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True) #elapsed will be the time stamp new_data.head()解释一下每行代码

这段代码是使用 fastai 库中的 `add_datepart()` 函数将日期时间特征转换为一系列新特征。具体来说，这个代码将原始数据集 `df` 中的 `trade_date` 和 `close` 列提取出来，并通过 `sort_index()` 函数按照时间升序排序，以确保特征工程过程中的时间顺序正确。

接下来，代码使用 `add_datepart()` 函数将 `trade_date` 列转换为一系列新特征，包括：

- `Year`：年份
- `Month`：月份
- `Week`：年中的第几周
- `Day`：日
- `Dayofweek`：星期几
- `Dayofyear`：年中的第几天
- `Is_month_end`：月底
- `Is_month_start`：月初
- `Is_quarter_end`：季度末
- `Is_quarter_start`：季度初
- `Is_year_end`：年底
- `Is_year_start`：年初
- `Elapsed`：时间戳

最后，代码删除了 `Elapsed` 列，因为它将作为时间戳使用，不需要作为特征列，然后输出了新数据集的前几行。

具体来说，每行代码的作用如下：

# 提取日期和价格数据，并按时间升序排序
new_data = df[['trade_date', 'close']].sort_index(ascending=True, axis=0)

# 将日期转换为一系列新特征，并将时间戳作为 'Elapsed' 列
add_datepart(new_data, 'trade_date')

# 删除 'Elapsed' 列
new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True)

# 输出新数据集的前几行
new_data.head()

希望这能够帮助您理解这段代码。如果您有其他问题，请随时提出。

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。