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4.3 KiB
Python
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from adata import stock
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import pandas as pd
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# 显示所有列
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pd.set_option('display.max_columns', None)
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# 显示所有行
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pd.set_option('display.max_rows', None)
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# 显示单元格完整内容（不截断长文本）
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pd.set_option('display.max_colwidth', None)
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# 不自动折行
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pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
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def get_fina_info(stock_code="600699"):
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df = stock.finance.get_core_index(stock_code=stock_code)
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print(df.columns)
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last_type = df['report_type'].to_list()[0]
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last_data = df[df.report_type == last_type].iloc[:2,:]
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# 字典定义：英文指标名 -> 中文财务指标名
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column_mapping = {
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# 基础与披露信息
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'stock_code': '股票代码',
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'short_name': '股票简称',
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'report_date': '报告期',
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'report_type': '报表类型',
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'notice_date': '公告日期',
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# 每股指标
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'basic_eps': '基本每股收益',
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'diluted_eps': '稀释每股收益',
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'non_gaap_eps': '扣非每股收益',
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'net_asset_ps': '每股净资产',
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'cap_reserve_ps': '每股公积金',
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'undist_profit_ps': '每股未分配利润',
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'oper_cf_ps': '每股经营现金流',
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# 规模与利润指标 (元)
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'total_rev': '营业总收入',
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'gross_profit': '毛利润',
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'net_profit_attr_sh': '归母净利润',
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'non_gaap_net_profit': '扣非归母净利润',
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# 增长率指标 (同比 YoY / 环比 QoQ)
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'total_rev_yoy_gr': '营业总收入同比增长率',
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'net_profit_yoy_gr': '归母净利润同比增长率',
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'non_gaap_net_profit_yoy_gr': '扣非归母净利润同比增长率',
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'total_rev_qoq_gr': '营业总收入环比增长率',
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'net_profit_qoq_gr': '归母净利润环比增长率',
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'non_gaap_net_profit_qoq_gr': '扣非归母净利润环比增长率',
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# 盈利能力与收益率
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'roe_wtd': '加权净资产收益率(ROE)',
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'roe_non_gaap_wtd': '扣非加权净资产收益率(ROE)',
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'roa_wtd': '加权总资产收益率(ROA)',
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'gross_margin': '销售毛利率',
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'net_margin': '销售净利率',
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# 现金流与收入质量比率
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'adv_receipts_to_rev': '预收款及合同负债占营收比',
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'net_cf_sales_to_rev': '销售收现率(销售现金流/营收)',
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'oper_cf_to_rev': '经营现金净流量占营收比',
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'eff_tax_rate': '实际有效税率',
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# 偿债能力与财务杠杆
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'curr_ratio': '流动比率',
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'quick_ratio': '速动比率',
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'cash_flow_ratio': '现金流量比率',
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'asset_liab_ratio': '资产负债率',
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'equity_multiplier': '权益乘数',
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'equity_ratio': '产权比率',
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# 运营效率与周转率/天数
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'total_asset_turn_days': '总资产周转天数',
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'inv_turn_days': '存货周转天数',
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'acct_recv_turn_days': '应收账款周转天数',
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'total_asset_turn_rate': '总资产周转率',
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'inv_turn_rate': '存货周转率',
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'acct_recv_turn_rate': '应收账款周转率'
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}
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# 假设你的原始数据存储在 df 中，使用 rename 修改列名
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# inplace=True 表示直接在原 DataFrame 上修改
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last_data.rename(columns=column_mapping, inplace=True)
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formatted_lines = []
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for _, row in last_data.iterrows():
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line_items = []
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for col, val in zip(last_data.columns, row):
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# 判断是否为数字类型
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if isinstance(val, (int, float)):
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# 如果列名包含"率"，则格式化为保留两位小数并加上 %
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if "率" in col:
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formatted_val = f"{val:.2f}%"
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else:
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# 其他数字：格式化为带千分位、保留两位小数
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formatted_val = f"{val:,.2f}"
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else:
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# 非数字类型（如日期、文本）直接转为字符串
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formatted_val = str(val)
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line_items.append(f"{col}：{formatted_val}")
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# 将这一期的所有字段用换行符拼接
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formatted_lines.append("\n".join(line_items))
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# 3. 组装最终报告文本
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final_report = f"近两期{last_type}主要财务数据如下：\n" + "\n\n".join(formatted_lines)
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return final_report
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if __name__ == "__main__":
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print(get_fina_info(stock_code="600105")) |