from adata import stock
import pandas as pd

# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
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def get_fina_info(stock_code="600699"):

    df = stock.finance.get_core_index(stock_code=stock_code)

    print(df.columns)

    last_type = df['report_type'].to_list()[0]

    last_data = df[df.report_type == last_type].iloc[:2,:]

    # 字典定义：英文指标名 -> 中文财务指标名
    column_mapping = {
        # 基础与披露信息
        'stock_code': '股票代码',
        'short_name': '股票简称',
        'report_date': '报告期',
        'report_type': '报表类型',
        'notice_date': '公告日期',

        # 每股指标
        'basic_eps': '基本每股收益',
        'diluted_eps': '稀释每股收益',
        'non_gaap_eps': '扣非每股收益',
        'net_asset_ps': '每股净资产',
        'cap_reserve_ps': '每股公积金',
        'undist_profit_ps': '每股未分配利润',
        'oper_cf_ps': '每股经营现金流',

        # 规模与利润指标 (元)
        'total_rev': '营业总收入',
        'gross_profit': '毛利润',
        'net_profit_attr_sh': '归母净利润',
        'non_gaap_net_profit': '扣非归母净利润',

        # 增长率指标 (同比 YoY / 环比 QoQ)
        'total_rev_yoy_gr': '营业总收入同比增长率',
        'net_profit_yoy_gr': '归母净利润同比增长率',
        'non_gaap_net_profit_yoy_gr': '扣非归母净利润同比增长率',
        'total_rev_qoq_gr': '营业总收入环比增长率',
        'net_profit_qoq_gr': '归母净利润环比增长率',
        'non_gaap_net_profit_qoq_gr': '扣非归母净利润环比增长率',

        # 盈利能力与收益率
        'roe_wtd': '加权净资产收益率(ROE)',
        'roe_non_gaap_wtd': '扣非加权净资产收益率(ROE)',
        'roa_wtd': '加权总资产收益率(ROA)',
        'gross_margin': '销售毛利率',
        'net_margin': '销售净利率',

        # 现金流与收入质量比率
        'adv_receipts_to_rev': '预收款及合同负债占营收比',
        'net_cf_sales_to_rev': '销售收现率(销售现金流/营收)',
        'oper_cf_to_rev': '经营现金净流量占营收比',
        'eff_tax_rate': '实际有效税率',

        # 偿债能力与财务杠杆
        'curr_ratio': '流动比率',
        'quick_ratio': '速动比率',
        'cash_flow_ratio': '现金流量比率',
        'asset_liab_ratio': '资产负债率',
        'equity_multiplier': '权益乘数',
        'equity_ratio': '产权比率',

        # 运营效率与周转率/天数
        'total_asset_turn_days': '总资产周转天数',
        'inv_turn_days': '存货周转天数',
        'acct_recv_turn_days': '应收账款周转天数',
        'total_asset_turn_rate': '总资产周转率',
        'inv_turn_rate': '存货周转率',
        'acct_recv_turn_rate': '应收账款周转率'
    }

    # 假设你的原始数据存储在 df 中，使用 rename 修改列名
    # inplace=True 表示直接在原 DataFrame 上修改
    last_data.rename(columns=column_mapping, inplace=True)

    formatted_lines = []
    for _, row in last_data.iterrows():
        line_items = []
        for col, val in zip(last_data.columns, row):
            # 判断是否为数字类型
            if isinstance(val, (int, float)):
                # 如果列名包含"率"，则格式化为保留两位小数并加上 %
                if "率" in col:
                    formatted_val = f"{val:.2f}%"
                else:
                    # 其他数字：格式化为带千分位、保留两位小数
                    formatted_val = f"{val:,.2f}"
            else:
                # 非数字类型（如日期、文本）直接转为字符串
                formatted_val = str(val)

            line_items.append(f"{col}：{formatted_val}")

        # 将这一期的所有字段用换行符拼接
        formatted_lines.append("\n".join(line_items))

    # 3. 组装最终报告文本
    final_report = f"近两期{last_type}主要财务数据如下：\n" + "\n\n".join(formatted_lines)

    return final_report


if __name__ == "__main__":
    print(get_fina_info(stock_code="600105"))