“季频盈利能力”的版本间的差异

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季频盈利能力:query_profit_data()
季频盈利能力:query_profit_data()
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|参数名称
 
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|财报统计的季度的最后一天, 比如2017-03-31, 2017-06-30
 
|财报统计的季度的最后一天, 比如2017-03-31, 2017-06-30
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|roeAvg
 
|roeAvg
|净资产收益率(%)
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|净资产收益率(平均)(%)
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|归属母公司股东净利润/[(期初归属母公司股东的权益+期末归属母公司股东的权益)/2]*100%
 
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|npMargin
 
|销售净利率(%)
 
|销售净利率(%)
 +
|净利润/营业收入*100%
 
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|gpMargin
 
|gpMargin
 
|销售毛利率(%)
 
|销售毛利率(%)
 +
|毛利/营业收入*100%=(营业收入-营业成本)/营业收入*100%
 
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|netProfit
 
|净利润(万元)
 
|净利润(万元)
 +
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|epsTTM
 
|每股收益
 
|每股收益
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|归属母公司股东的净利润TTM/最新总股本
 
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|MBRevenue
 
|MBRevenue
 
|主营营业收入(百万元)
 
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|流通股本
 
|流通股本
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2019年1月4日 (五) 02:33的版本

季频盈利能力:query_profit_data()

方法说明:通过API接口获取季频盈利能力信息,可以通过参数设置获取对应年份、季度数据,提供2007年至今数据。

返回类型:pandas的DataFrame类型。

使用示例

import baostock as bs
import pandas as pd

# 登陆系统
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

# 查询季频估值指标盈利能力
profit_list = []
rs_profit = bs.query_profit_data(code="sh.600000", year=2017, quarter=2)
while (rs_profit.error_code == '0') & rs_profit.next():
    profit_list.append(rs_profit.get_row_data())
result_profit = pd.DataFrame(profit_list, columns=rs_profit.fields)
# 打印输出
print(result_profit)
# 结果集输出到csv文件
result_profit.to_csv("D:\\profit_data.csv", encoding="gbk", index=False)

# 登出系统
bs.logout()

参数含义:

  • code:股票代码,sh或sz.+6位数字代码,或者指数代码,如:sh.601398。sh:上海;sz:深圳。此参数不可为空;
  • year:统计年份,为空时默认当前年;
  • quarter:统计季度,可为空,默认当前季度。不为空时只有4个取值:1,2,3,4。
返回示例数据
code pubDate statDate roeAvg npMargin gpMargin netProfit epsTTM MBRevenue totalShare liqaShare
sh.600000 2017-08-30 2017-06-30 0.074617 0.342179 28522000000.000000 1.939029 83354000000.000000 28103763899.00 28103763899.00
返回数据说明
参数名称 参数描述 算法说明
code 证券代码
pubDate 公司发布财报的日期
statDate 财报统计的季度的最后一天, 比如2017-03-31, 2017-06-30
roeAvg 净资产收益率(平均)(%) 归属母公司股东净利润/[(期初归属母公司股东的权益+期末归属母公司股东的权益)/2]*100%
npMargin 销售净利率(%) 净利润/营业收入*100%
gpMargin 销售毛利率(%) 毛利/营业收入*100%=(营业收入-营业成本)/营业收入*100%
netProfit 净利润(万元)
epsTTM 每股收益 归属母公司股东的净利润TTM/最新总股本
MBRevenue 主营营业收入(百万元)
totalShare 总股本
liqaShare 流通股本