재무제표 분석

import pandas as pd
import requests

def get_financial_statement(ticker):
    """
    네이버 금융에서 손익계산서 데이터를 가져오는 함수
    """
    url = f'https://finance.naver.com/item/main.naver?code={ticker}'
    try:
        tables = pd.read_html(url, encoding='euc-kr')
    except:
        return None

    for table in tables:
        if table.shape[1] >= 3 and '매출액' in table.iloc[:, 0].values:
            return table
    return None

def clean_financial_df(df):
    """
    데이터프레임 전처리: 인덱싱, 숫자 변환, 결측치 처리 등
    """
    df.set_index(df.columns[0], inplace=True)
    df = df.replace('-', '0')  # 결측치는 0으로
    df = df.applymap(lambda x: int(str(x).replace(',', '')) if isinstance(x, str) else x)
    return df

def analyze_financials(df):
    """
    주요 지표 분석 및 해석 제공
    """
    analysis = {}

    try:
        df_cleaned = clean_financial_df(df)

        # 컬럼(연도 또는 분기) 자동 탐지
        latest = df_cleaned.columns[-1]
        prev = df_cleaned.columns[-2]

        # 유연한 행 이름 처리 (예: '영업이익(손실)', '당기순이익(손실)')
        def get_row_name(df, candidates):
            for candidate in candidates:
                if candidate in df.index:
                    return candidate
            raise ValueError(f"다음 항목을 찾을 수 없습니다: {candidates}")

        row_매출 = get_row_name(df_cleaned, ['매출액'])
        row_영업이익 = get_row_name(df_cleaned, ['영업이익', '영업이익(손실)'])
        row_순이익 = get_row_name(df_cleaned, ['당기순이익', '당기순이익(손실)'])

        # 주요 지표 추출
        revenue_now = df_cleaned.loc[row_매출, latest]
        revenue_prev = df_cleaned.loc[row_매출, prev]

        op_now = df_cleaned.loc[row_영업이익, latest]
        op_prev = df_cleaned.loc[row_영업이익, prev]

        net_now = df_cleaned.loc[row_순이익, latest]
        net_prev = df_cleaned.loc[row_순이익, prev]

        # 증가 여부 판단
        analysis['매출액 증가 여부'] = '📈 증가' if revenue_now > revenue_prev else '📉 감소'
        analysis['영업이익 증가 여부'] = '📈 증가' if op_now > op_prev else '📉 감소'
        analysis['당기순이익 증가 여부'] = '📈 증가' if net_now > net_prev else '📉 감소'

        # 증가율(%) 계산
        def calc_rate(now, prev):
            try:
                if prev == 0:
                    return "N/A"
                return f"{((now - prev) / abs(prev)) * 100:.2f}%"
            except:
                return "N/A"

        analysis['매출액 증가율'] = calc_rate(revenue_now, revenue_prev)
        analysis['영업이익 증가율'] = calc_rate(op_now, op_prev)
        analysis['당기순이익 증가율'] = calc_rate(net_now, net_prev)

        # 영업이익률
        if revenue_now != 0:
            op_margin = op_now / revenue_now * 100
            analysis['영업이익률'] = f"{op_margin:.2f}%"

            if op_margin >= 10:
                analysis['영업이익률 평가'] = '✅ 우수'
            elif op_margin >= 5:
                analysis['영업이익률 평가'] = '⚠️ 보통'
            else:
                analysis['영업이익률 평가'] = '❌ 낮음'
        else:
            analysis['영업이익률'] = "N/A"

        # 연간/분기 추정 힌트
        if any("년" in str(col) for col in df.columns):
            analysis['데이터 유형'] = '📅 연간 실적'
        else:
            analysis['데이터 유형'] = '📆 분기 실적 (추정)'

    except Exception as e:
        analysis['에러'] = f"⚠️ 분석 실패: {str(e)}"

    return analysis

def print_analysis(ticker):
    print(f"[{ticker}] 재무 분석 요약")
    df = get_financial_statement(ticker)

    if df is None:
        print("❌ 재무제표 데이터 로딩 실패 또는 해당 종목 없음")
        return
    
    result = analyze_financials(df)
    for k, v in result.items():
        print(f"{k}: {v}")

# 예시 실행: 삼성전자(005930)
if __name__ == "__main__":
    print_analysis("005930")  # 원하는 종목 코드 입력