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中级

财务舞弊识别：其他应收款异常增长分析

未完成
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"____""____""____"

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

"____""____""____"

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

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

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

示例

输入
solve()
期望输出
year  monetary_funds  other_receivables  prepayments  其他应收款增长率  预付款增长率  其他应收款占货币资金比 | 0  2010        27205.37             344.42      1126.07       NaN     NaN       0.0127 | 1  2011        19805.45             378.62       430.97    0.0993 -0.6173       0.0191 | 2  2012        18603.91             203.22       379.38   -0.4633 -0.1197       0.0109 | 3  2013        16210.33             242.53       385.24    0.1934  0.0154       0.0150 | 4  2014        13933.54             854.90       617.03    2.5249  0.6017       0.0614 | 5  2015        13726.11            4688.05      1778.73    4.4837  1.8827       0.3415
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