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中级

综合评估：Z-Score与偿债能力指标综合对比

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"____""____""____"

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

"____""____""____"

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

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

    zs23 = zs[zs['____'] == '____'][['____', '____']]
    sol23 = sol[(____) & (____)][
        ['____', '____', '____']].rename(____)

    df = zs23.merge(____).dropna(____)
    df = df[(____) & (____)]

    df['____'] = ((____ - df['____']) / ____ + (____) / ____).round(____)
    df['____'] = df['____'].round(____)
    df['____'] = df['____'].round(____)

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

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

示例

输入
solve()
期望输出
Stkcd ShortName  ZScore   资产负债率   综合风险分 | 0  301109      军信股份  1.2613  2.6235  5.9417 | 1  301073      君亭酒店  1.4291  1.8413  3.6142 | 2  688562      航天软件  1.6120  1.4938  2.5204 | 3  688295      中复神鹰  1.2480  1.3471  2.3022 | 4  605358       立昂微  1.7681  1.4382  2.2751 | 5     725      京东方A  1.1179  1.2639  2.1365 | 6  600859       王府井  1.3644  1.3013  2.1071 | 7  688528      秦川物联  1.7926  1.3821  2.1014 | 8    2596      海南瑞泽  0.4200  1.1020  2.0594 | 9  300167    ST 迪威迅 -1.3607  0.7167  1.9423
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