在Python中解析来自EDGAR API的10-Q报表可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码,演示了如何使用Python解析来自EDGAR API的10-Q报表:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送HTTP请求获取报表URL
cik = '0000320193' # 公司CIK代码
report_type = '10-Q' # 报告类型
url = f'https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK={cik}&type={report_type}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析报表URL
table = soup.find('table', class_='tableFile2')
report_url = table.find_all('a')[0]['href']
# 发送HTTP请求获取报表数据
report_response = requests.get(report_url)
report_soup = BeautifulSoup(report_response.text, 'html.parser')
# 解析报表数据
data_table = report_soup.find('table', class_='report')
data_rows = data_table.find_all('tr')
# 提取所需数据
for row in data_rows:
cells = row.find_all('td')
if len(cells) > 1:
data = cells[0].text.strip()
value = cells[1].text.strip()
print(f'{data}: {value}')
# 存储数据到Pandas DataFrame
import pandas as pd
data = []
for row in data_rows:
cells = row.find_all('td')
if len(cells) > 1:
data.append({
'Data': cells[0].text.strip(),
'Value': cells[1].text.strip()
})
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
这个示例代码使用了requests库发送HTTP请求,使用BeautifulSoup库解析HTML数据,并使用Pandas库存储数据到DataFrame中。你可以根据具体的需求和报表格式进行适当的修改和调整。
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