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中级

现金流分析：宇通客车10年OCF趋势验证

未完成
中级参考 代码结构已给出，请填写 ____ 处 
"____""____""____"

metadata = {
    "____": "____",
    "____": "____",
    "____": "____",
    "____": "____",
    "____": ["____"],
    "____": ["____", "____", "____"],
    "____": ____
}

"____""____"异常年份"____""____"

def solve():
    import pandas as pd
    from pyodide.http import open_url
    from io import StringIO

    BASE_URL = "____"
    df = pd.read_csv(StringIO(open_url(____).read()))
    df = df.sort_values(____).reset_index(____)

    df['____'] = (____).round(____)
    df['____'] = df['____'].pct_change().round(____)
    df['____'] = df['____'].apply(____)

    result = df[['____', '____', '____', '____', '____', '____', '____']]
    return result.to_string()

if __name__ == "____":
    print(solve())

示例

输入
solve()
期望输出
year  revenue  revenue_growth  net_profit    ocf    现金含量 是否异常年份 | 0  2009    45.83             NaN        2.49   1.85  0.7430     正常 | 1  2010    83.36          0.8189        5.24   9.64  1.8397     正常 | 2  2011   100.50          0.2056        6.50  12.50  1.9231     正常 | 3  2012   120.80          0.2020        7.80  15.80  2.0256     正常 | 4  2013   150.60          0.2467        9.50  18.50  1.9474     正常 | 5  2014   180.50          0.1985       11.50  20.30  1.7652     正常 | 6  2015   200.40          0.1102       13.50  22.40  1.6593     正常 | 7  2016   220.30          0.0993       15.20  25.60  1.6842     正常 | 8  2017   250.20          0.1357       17.80  28.90  1.6236     正常 | 9  2018   280.10          0.1195       20.30  32.10  1.5813     正常
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