def test_print_csv(capfd, get_df):
# GIVEN calling 'print_csv()'
# THEN output must be a csv with many lines
fundamentus.print_csv(get_df)
out, err = capfd.readouterr()
msg = out.split('\n')
typ = type(msg)
# output csv
assert len(msg) > 5
# import set_path_fundamentus
from fundamentus import get_papel
from fundamentus import print_csv
if __name__ == '__main__':
my_list = ['VALE3', 'WEGE3', 'ABEV3', 'ITSA4', 'PETR4', 'SAPR11']
my_cols = [
'Cotacao',
'Data_ult_cot',
'Ult_balanco_processado',
'Valor_da_firma',
'Nro_Acoes',
'Ativo',
'Disponibilidades',
'Ativo_Circulante',
'Div_Bruta',
'Div_Liquida',
'Patrim_Liq',
'Receita_Liquida_3m',
'EBIT_3m',
'Lucro_Liquido_3m',
]
df1 = get_papel(my_list)
df2 = df1[my_cols]
print_csv(df2)
#!/usr/bin/env python3
#
#
# import set_path_fundamentus
from fundamentus import get_resultado
from fundamentus import print_csv
if __name__ == '__main__':
data = get_resultado()
# Reorder by ticker
data = data.sort_index(ascending=True)
# filter on DataFrame
data = data[data.pl > 0]
data = data[data.pl < 100]
data = data[data.roe > 0]
data = data[data.roic > 0]
print_csv(data[['cotacao', 'pl', 'dy', 'roic', 'roe']])
#!/usr/bin/env python3
#
#
# import set_path_fundamentus
from fundamentus import get_resultado
from fundamentus import print_csv
if __name__ == '__main__':
data = get_resultado()
# Reorder by ticker
data = data.sort_index(ascending=True)
# filter on DataFrame
data = data[data.pl > 0]
data = data[data.pl < 100]
data = data[data.roe > 0]
data = data[data.roic > 0]
print_csv(data)
#!/usr/bin/env python3
#
# import set_path_fundamentus
from fundamentus import get_resultado
from fundamentus import print_csv
from fundamentus import print_table
if __name__ == '__main__':
data = get_resultado()
# Top 10:
data.sort_values(by='dy', inplace=True, ascending=False)
top_10 = data[:10]
print_csv(top_10)
# filters
data2 = data
data2 = data2[data2.pl > 0]
data2 = data2[data2.pl < 30]
data2 = data2[data2.roic > 0]
data2 = data2[data2.roe > 0]
data2 = data2[data2.evebit > 0]
data2 = data2[data2.evebitda > 0]
data2 = data2[data2.divbpatr < 3]
data2 = data2[data2.liq2m > 0]
data2 = data2[data2.c5y > 0]
data2 = data2[data2.pacl > 0]
# my_columns = data.columns
# my_columns = ['cotacao', 'pl', 'pvp', 'psr', 'dy', 'pa', 'pcg', 'pebit', 'pacl',
# 'evebit', 'evebitda', 'mrgebit', 'mrgliq', 'roic', 'roe',
# 'liqc', 'liq2m', 'patrliq', 'divbpatr', 'c5y']
my_columns = [
'pl', 'pvp', 'psr', 'dy', 'pa', 'pcg', 'pebit', 'pacl', 'evebit',
'evebitda', 'mrgebit', 'mrgliq', 'roic', 'roe', 'liqc', 'divbpatr',
'c5y'
]
df1 = data2[my_columns]
# filter: list of finance companies: remove
df2 = filter_out(df1)
# Magic Formula: create rankings
magic = ranking(df2)
print_csv(magic)
#!/usr/bin/env python3
#
from fundamentus import get_fundamentus
from fundamentus import print_csv
if __name__ == '__main__':
# Parametros usados em 'Busca avancada por empresa'
params = {
'pl_min': '0',
'pl_max': '90',
'roic_min': '0',
'roic_max': '',
'roe_min': '0',
'roe_max': '',
}
data = get_fundamentus(params)
# Reorder by ticker
print_csv(data.sort_values(by='Papel'))
from fundamentus import print_csv
from fundamentus import list_papel_setor
if __name__ == '__main__':
data = get_resultado()
# Filter by 'row'
# transpose 1: filter by row
# transpose 2: print by column
setor = list_papel_setor(35)
data2 = data.T[setor]
data2 = data2.T
print_csv(data2.sort_index())
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