选择重点上市公司（子公司），利用用友分析云平台将其与母公司的报表数据连接起来。利用uipath将财报数据进行爬取，并利用python将数据进行清洗

选择重点上市公司的子公司并与母公司报表数据关联，通常需要几个步骤来完成，这里以用友分析云平台为例说明：

1. **选择目标公司**:
首先确定你要研究的重点上市公司及其子公司列表，可以从公开的财务报告或者证券交易所网站获取。

2. **数据来源**:
对于用友分析云平台，它可能提供API接口或者预加载的财务数据。如果是从外部获取，比如公开的年报、季报，需要用到Uipath来自动化爬取。

3. **Uipath爬虫**:
Uipath是一个流程自动化工具，可以编写工作流去访问官方网站、下载PDF或者HTML格式的财报文件。设置合适的爬虫规则，比如CSS选择器或XPath表达式，定位并提取相关的财务数据。

4. **Python数据处理**:
使用Python语言处理爬取回来的数据，首先通过`BeautifulSoup`、`requests`或`lxml`等库解析HTML或PDF文档，提取关键信息，如收入、利润等财务数据。然后，你可以使用`pandas`库来清洗数据，包括删除缺失值、转换数据类型、标准化格式等。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 爬取网页
url = "http://example.com/financial_report"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取数据
data = soup.find_all('div', class_='financial-data')  # 示例中的标签和类名需替换实际找到的内容
data_dict_list = [dict(item) for item in data]

# 将数据整合成pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data_dict_list)

# 数据清洗
df = df.dropna()  # 删除缺失值
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 转换日期格式
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