综合评估：营运能力五指标综合分析

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金融风险管理 - q085
综合财务评估：营运能力五指标综合分析
"""

metadata = {
    "id": "q085",
    "title": "综合评估：营运能力五指标综合分析",
    "module": "综合财务风险评估",
    "difficulty": "beginner",
    "data_files": ["operation.csv"],
    "skills": ["应收账款周转率", "存货周转率", "资产周转率", "营运能力"],
    "estimated_minutes": 10
}

"""
【题目】
读取operation.csv，筛选2023年合并报表（Typrep='A'），
计算营运能力核心指标的行业中位数（制造业 Indnme包含'制造'）：

指标：
- 应收账款周转率 F060201B
- 存货周转率 F060101B
- 总资产周转率 F060401B
- 流动资产周转率 F060301B
- 固定资产周转率 F060501B

输出DataFrame：各指标的中位数、均值、标准差（数值保留4位小数），
index为指标名称，columns为[中位数, 均值, 标准差]
"""

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

    BASE_URL = "https://data.zuihe.com/finance/"
    op = pd.read_csv(StringIO(open_url(BASE_URL + "operation.csv").read()))

    df = op[(op['Accper'] == '2023-12-31') & (op['Typrep'] == 'A')].copy()
    df = df[df['Indnme'].str.contains('制造', na=False)]

    fields = {
        '应收账款周转率': 'F060201B',
        '存货周转率': 'F060101B',
        '总资产周转率': 'F060401B',
        '流动资产周转率': 'F060301B',
        '固定资产周转率': 'F060501B',
    }

    rows = []
    for name, col in fields.items():
        if col in df.columns:
            s = df[col].dropna()
            rows.append({
                '指标': name,
                '中位数': round(s.median(), 4),
                '均值': round(s.mean(), 4),
                '标准差': round(s.std(), 4),
            })

    result = pd.DataFrame(rows).set_index('指标')
    return result.to_string()

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