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中级

综合评估：三维度风险矩阵（偿债/营运/盈利）

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

    sol23 = sol[(____) & (____)][
        ['____', '____', '____', '____']].rename(____)
    op23 = op[(____) & (____)][
        ['____', '____', '____']].rename(____)
    inc23 = inc[(____) & (____)][
        ['____', '____', '____', '____']]

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

    df['____'] = (____) / df['____']
    df['____'] = df['____'] / df['____']

    df['____'] = ((____).astype(____) + (____).astype(____))
    df['____'] = ((____).astype(____) + (____).astype(____))
    df['____'] = ((____).astype(____) + (____).astype(____))
    df['____'] = df['____'] + df['____'] + df['____']
    df['____'] = df['____'].apply(lambda x: '____' if x >= ____ else (____))

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

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

示例

输入
solve()
期望输出
Stkcd ShortName  偿债分  营运分  盈利分  总分   风险等级 | 0     601      韶能股份    2    0    2   4  ⚠ 高风险 | 1  300167    ST 迪威迅    2    0    2   4  ⚠ 高风险 | 2  300846      首都在线    2    0    2   4  ⚠ 高风险 | 3     416    *ST 民控    1    0    2   3    中风险 | 4     520      凤凰航运    1    0    2   3    中风险 | 5     721      西安饮食    1    0    2   3    中风险 | 6     803      山高环能    1    0    2   3    中风险 | 7     868      安凯客车    1    0    2   3    中风险 | 8     955      欣龙控股    1    0    2   3    中风险 | 9    2059      云南旅游    1    0    2   3    中风险
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