1. day2020-11-9.csv中记录了2020年11月9号爬取的上市公司的财务报表（有些项目缺失）。 试根据该表格中的数据，完成以下操作。 1. 选出净利润大于1000万的上市公司名称； 2. 选出营业收入大于10亿的上市公司名称； 3. 净利润/营业总收入>1%的上市公司名称； 4. 选出净利润同比>0的上市公司名称； 5. 找出满足以上四个条件的上市公司名称，即为S； 6. 根据行情数据计算，每个企业披露财报后，五天内股价是否上涨，做成一个excel表格； 提示： 1. 每个上市公司都有一个唯一的6位数字标记，就是上市公司代码。上交所上市的股票以‘6’开头，例如，用友网络的股票代码是600588；深交所上市的股票以0开头，例如，平安银行的代码是000001。深交所上市的股票代码在存储为csv或者excel文件时，前面的0被忽略掉了。例如，平安银行的代码在财务数据中是1，这实际上是错误的。 2. 对于某些股票，如果步骤1-5中涉及到的指标是缺失值，可以忽略掉，不计入统计； 3. 要使用pandas模块；for循环（对所有文件进行遍历）,df.pct_change()可以对序列求系列的增长率； 4. 先将数据的单位’万亿’， ”亿“，“万”，等单位转化为数字；

好的，我会根据你提供的条件来完成这些操作。首先，我将加载并处理给定的财务报表数据。

import pandas as pd

# 读取财务报表数据
df = pd.read_csv('day2020-11-9.csv')

# 处理数据单位
df['净利润'] = df['净利润'].apply(lambda x: float(x.strip('万亿亿')))
df['营业收入'] = df['营业收入'].apply(lambda x: float(x.strip('万亿亿')))

# 选出净利润大于1000万的上市公司名称
df_profit = df[df['净利润'] > 1000]['上市公司名称']

# 选出营业收入大于10亿的上市公司名称
df_revenue = df[df['营业收入'] > 10]['上市公司名称']

# 计算净利润/营业总收入
df_profit_ratio = df[df['营业总收入'].notnull()]
df_profit_ratio = df_profit_ratio[df_profit_ratio['营业总收入'] != 0]
df_profit_ratio['净利润/营业总收入'] = df_profit_ratio['净利润'] / df_profit_ratio['营业总收入']
df_profit_ratio = df_profit_ratio[df_profit_ratio['净利润/营业总收入'] > 0.01]['上市公司名称']

# 选出净利润同比>0的上市公司名称
df_profit_growth = df[df['净利润同比'].notnull()]
df_profit_growth = df_profit_growth[df_profit_growth['净利润同比'] > 0]['上市公司名称']

# 找出满足以上四个条件的上市公司名称
S = pd.Series(list(set(df_profit) & set(df_revenue) & set(df_profit_ratio) & set(df_profit_growth)))

# 保存S到Excel表格
S.to_excel('S.xlsx', index=False)

接下来，我将根据行情数据计算每个企业披露财报后，五天内股价是否上涨，并将结果保存到另一个Excel表格中。请提供行情数据的格式和文件名，以便我可以继续处理。