从CSMAR数据库中下载某一感兴趣行业的上市公司1990-2023年资产负债表、利润表、现金流量表所有科目的数据，对这些文件进行批量读取，分别合并形成资产负债表、利润表、现金流量表数据。 提交作业：数据处理代码，行业年度财务报表。 使用python完成上述任务

在Python中，从CSMAR数据库下载并处理上市公司财务数据通常涉及以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：
首先，你需要安装`pandas`用于数据读取和处理，`lxml`和`requests`用于抓取网页，以及`BeautifulSoup`用于解析HTML。如果需要从CSV文件下载，也可以使用`csv`库。

pip install pandas lxml requests beautifulsoup4 csv

2. **获取数据源**：
CSMAR数据通常以Excel格式提供，你可能需要访问其官方网站或通过特定接口下载。由于这是实时操作，这里无法直接给出完整的代码，但你可以参考类似这样的示例（假设URL为`http://example.com/fundamentals.xlsx`）：

import pandas as pd

url = "http://example.com/fundamentals.xlsx"  # 替换为你实际的数据源地址
data = pd.read_excel(url)

3. **筛选特定行业及时间段**：
确定行业后，你可以根据公司的行业分类字段筛选数据。假设有一个名为`industry`的列：

industry_column = 'industry'
target_industry = '你的目标行业'  # 替换为你感兴趣的行业
data_filtered = data[data[industry_column] == target_industry]
start_year = 1990
end_year = 2023
data_filtered = data_filtered[(data_filtered['year'] >= start_year) & (data_filtered['year'] <= end_year)]

4. **按表格拆分数据**：
对于资产负债表、利润表和现金流量表，这些信息可能会分布在不同的Excel工作表中。你可能需要遍历每个工作表并将相关列提取出来：

sheet_names = ['balance_sheet', 'income_statement', 'cash_flow']
tables = {}
for sheet in sheet_names:
    table_data = data_filtered[data_filtered['sheet_name'] == sheet].dropna(subset=['column_name'])  # 假设有'sheet_name'和'column_name'列
    tables[sheet] = table_data.set_index('column_name')

5. **合并表单**：
将每个表格的数据按照行标签（通常是科目名）合并成一个大的DataFrame，然后整合到一起。

merged_tables = {k: v.groupby(level=0).sum() for k, v in tables.items()}
merged_df = pd.concat(merged_tables, axis=1)

6. **保存结果**：
最后将处理后的数据保存为CSV或其他格式：

output_filename = f"{target_industry}_{start_year}_to_{end_year}.csv"
merged_df.to_csv(output_filename, index=True)

注意：这只是一个概括性的示例，实际代码可能因数据结构和来源的不同而有所变化。同时，CSMAR数据的具体结构和获取方式需要查看官方文档或API说明。