tfse-app-api-v0.2/company/company_impl.py

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1.9 KiB
Python

import json
import pandas as pd
from company.company_db import FIND_DATA_IN_COMPANY
from company.company_utils import sub_dict
def find_company_data_scripts(table, cid):
return FIND_DATA_IN_COMPANY(table, {"企业ID": cid})
def get_head_info_impl(cid):
data = FIND_DATA_IN_COMPANY('综合评价分析', {"企业ID": cid})
if data:
return sub_dict(data[0], ['企业名称', '综合信用等级'])
else:
company = FIND_DATA_IN_COMPANY('公司基本信息', {"企业ID": cid})[0]
result = {
"企业名称": company['企业名称'],
"综合信用等级": {
"评价时间": "N/A",
"信用等级": "N/A",
"信用评分": "N/A"
},
}
return result
def find_financial_index_detail_scripts(table, cid):
index_detail = FIND_DATA_IN_COMPANY(table, {"企业ID": cid})
if not index_detail:
return False
df = pd.DataFrame(index_detail).sort_values('年报期', ascending=False)
cols = [
'年报期',
'净资产收益率',
'总资产报酬率',
'总资产周转率',
'应收账款周转率',
'存货周转率',
'资产负债率',
'已获利息倍数',
'速动比率',
'营业增长率',
'总资产增长率',
'技术投入比率'
]
unit_cols = [
'净资产收益率',
'总资产报酬率',
'总资产周转率',
'存货周转率',
'资产负债率',
'速动比率',
'营业增长率',
'总资产增长率',
'技术投入比率'
]
def percent_unit(param):
return param.map(lambda x: '{}%'.format(x) if (param.name in unit_cols and not pd.isna(x)) else x)
df_result = df[cols].apply(lambda x: percent_unit(x))
return list(json.loads(df_result.T.to_json()).values())
def industry_analysis_impl(industry):
pass