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中级

存贷双高识别：有息负债与利息支出匹配性

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"____""____""____"

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

"____""____""____"

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

    BASE_URL = "____"
    sol = pd.read_csv(StringIO(open_url(____).read()))
    inc = pd.read_csv(StringIO(open_url(____).read()))

    sol23 = sol[(____) & (____)][
        ['____', '____', '____']].rename(____)

    inc23 = inc[(____) & (____)][
        ['____', '____']]

    df = sol23.merge(____).dropna(____)
    df['____'] = (____).round(____)
    df['____'] = df['____'].round(____)

    def risk(____):
        if x < ____:
            return '____'
        elif x < ____:
            return '____'
        else:
            return '____'

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

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

示例

输入
solve()
期望输出
Stkcd ShortName  有息债务(亿元)   利息保障倍数   风险等级 | 0      725      京东方A    530.24     2.59    中风险 | 1       31       大悦城    491.91     2.44    中风险 | 2   600362      江西铜业    317.20    22.82    低风险 | 3   601727      上海电气    241.02     4.05    中风险 | 4   601992      金隅集团    234.70     1.13  ⚠ 高风险 | 5   600248      陕建股份    203.05     3.57    中风险 | 6   600522      中天科技    197.41  1755.20    低风险 | 7      932      华菱钢铁    147.76   104.88    低风险 | 8   600690      海尔智家    126.40    39.34    低风险 | 9       39      中集集团     94.55     2.88    中风险 | 10    2237      恒邦股份     86.50     3.36    中风险 | 11    2422      科伦药业     82.97    16.32    低风险 | 12  603659       璞泰来     82.78    32.03    低风险 | 13    2180       纳思达     81.76    -9.25  ⚠ 高风险 | 14     797      中国武夷     80.60     4.31    中风险 | 15  603613      国联...
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