# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt #from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import sqlite3
import pandas as pd
import os

st_list=input("請輸入您要分析財(cái)報(bào)的股票代碼(以逗號分開,如6011111,002241,603986):")
st_list=st_list.split(",")
for st in st_list:
# 數(shù)據(jù)庫文件
    print(st)
    db = 'stockfin.db'
    # 連接數(shù)據(jù)庫，如果沒有則創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫
    conn = sqlite3.connect(db)
    bs_sql='SELECT * from bs where 代碼="{}" and "年報(bào)日期" like "%2%" order by "年報(bào)日期";'.format(st)
    bs=pd.read_sql_query(bs_sql, conn)
    print(bs)
    bs["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"]=bs["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"].apply(pd.to_numeric)
    bs["歸屬母公司所有者權(quán)益均值"]=(bs["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"]+bs["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"].shift(4).fillna(0))/2  #期初+期末/2
    st_name=bs["簡稱"][0]
    print(st_name)
    pl_sql='SELECT * from pl_yapcc where 代碼="{}"  and "年報(bào)日期" like "%2%" order by "年報(bào)日期";'.format(st)
    pl=pd.read_sql_query(pl_sql, conn)
    print(pl)
    #ROE=凈利潤 /凈資產(chǎn)=凈利潤 /(資產(chǎn)-負(fù)債)
    BSPL=pd.merge(bs,pl, on="年報(bào)日期",how="inner")   #取日期的交集
    roe=pd.DataFrame(BSPL,columns=["歸屬母公司所有者權(quán)益均值", "歸屬于母公司所有者的凈利潤","年報(bào)日期"])
    #roe[["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）", "歸屬于母公司所有者的凈利潤"]]=roe[["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）", "歸屬于母公司所有者的凈利潤"]].astype(float)
    #roe[["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）", "歸屬于母公司所有者的凈利潤"]]=roe[["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）", "歸屬于母公司所有者的凈利潤"]].apply(pd.to_numeric)
    print(roe)
    #print(roe["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"])
    #print(roe["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"].shift(4).fillna(0))
    #average=(roe["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"]+roe["歸屬母公司所有者權(quán)益（或股東權(quán)益）"].shift(4).fillna(0))/2  #期初+期末/2
    #print(average)
    roe["凈資產(chǎn)收益率"]=roe["歸屬于母公司所有者的凈利潤"]/roe["歸屬母公司所有者權(quán)益均值"]
    #roe["凈資產(chǎn)收益率"]=roe["凈資產(chǎn)收益率"].apply(lambda x: format(x, '.2%'))  #Series.apply()讓序列的值依次在lambda函數(shù)中執(zhí)行；
    print(roe)
    line_lable=st+"_"+st_name
    plt.cla()
    plt.figure()
    fig =plt.figure(figsize=(12,5))  #Figure:指整個(gè)圖形(可以通過plt.figure()設(shè)置畫布的大小和分辨率等)
    ## 可用MarkerEdgeColor或mec設(shè)置標(biāo)記邊緣顏色；MarkerFaceColor或mfc設(shè)置標(biāo)記填充顏色;MarkerSize設(shè)置標(biāo)記大小
    x=roe["年報(bào)日期"]
    y=roe["凈資產(chǎn)收益率"]
    plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=line_lable, linewidth=4)
    print(type(plt.gca()))
    plt.gca().yaxis.set_major_formatter(ticker.PercentFormatter(xmax=1, decimals=1))  #百分比顯示
    # zip joins x and y coordinates in pairs
    for a,b in zip(x,y):
        label = "{:.2f}".format(b)   #b代表軸數(shù)據(jù)
        plt.annotate(label, # this is the texts
                 (a,b), # this is the point to label
                 textcoords="offset points", # how to position the text
                 xytext=(0,10), # distance from text to points (x,y)
                 ha='center') # horizontal alignment can be left, right or center
    # 設(shè)置圖表標(biāo)題，并給坐標(biāo)軸添加標(biāo)簽
    title=st+"_"+st_name+"_"+"歸屬母公司凈資產(chǎn)收益率(ROE)趨勢"
    plt.title(title, fontsize=20)
     #顯示圖形的圖例
    plt.legend()
    plt.xlabel("報(bào)告日期", fontsize=12)
    plt.ylabel("凈資產(chǎn)收益率", fontsize=12)
    f_name=title+".jpg"
    csv_name=title+".csv"
    # 獲取今日日期，并轉(zhuǎn)換為字符串的形式。以此日期命名建立文件路徑
    data = st+"_"+st_name+ "http://"
    # 判斷是否存在此文件夾
    folder = os.path.exists(data)
    # 如果不存在就新建該文件夾
    if not folder:
        os.makedirs(data)
    save_file = os.path.join(data, f_name)
    print(save_file)
    roe.to_csv(os.path.join(data, csv_name),encoding="utf_8_sig")
    plt.savefig(save_file)
    #plt.show()
    plt.clf()
    conn.close()