如下的题目都是基于如下获取雅虎财经上市公司股票的历史数据的程序。 Table 1 在线读入股票历史数

据的代码 from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl from datetime import date import pandas as pd today = date.today() start = (today.year-2, today.month, ____) quotes = quotes_historical_yahoo_ochl(’____’, start, today)在上图的横线处填入答案，使得获取到的数据是从两年前的今天到现在的微软公司的股票历史数据（关于微软的公司代号，可以在该页面http://finance.yahoo.com/q/cp？s=^DJI 中找到）（请将结果用一个半角分号分隔）。

提问人：网友hlccwp 发布时间：2022-01-07

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第1题

居民个人李某本年获取税前工资、薪金收入共计150 000元，业余兼职取得税前劳务报酬收入30 000元，业余出版专业书籍取得税前稿酬收入20 000元，转让专利使用权取得特许权使用费收入10 000元。李某本年专项扣除、专项附加扣除和依法确定的其他扣除共计50 000元。李某本年综合所得应纳个人所得税为( )元。

A、3 280

B、5 800

C、6 280

D、7 800

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第2题

甲上市公司2013年4月30日对外公布2012年年度财务报告。2013年3月4日，发生2009年12月销售商品的大额退回，则其会计处理为

A、作为2013年度的发生额处理

B、调整2010年度会计报表相关项目的年初数和上年数

C、调整2011年度会计报表相关项目的年初数和上年数

D、调整2012年度会计报表相关项目的期末数和本年度累计数

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第3题

ABC会计师事务所负责审计甲公司2017年的财务报表，A注册会计师是项目合伙人，通过风险评估程序了解到，甲公司财务报表层次存在较高的重大错报风险，A注册会计师的相关做法或观点如下：（1）要求项目组成员之间互相提供指导和监督，以应对评估的财务报表层次的重大错报风险。（2）为增加审计程序的不可预见性，向应收账款的重要客户寄发消极式询证函。（3）由于评估的财务报表层次的重大错报风险属于高风险水平，A注册会计师拟实施综合性方案。（4）甲公司控制环境存在缺陷，A注册会计师计划对拟实施的审计程序的性质、时间安排和范围做出总体修改。要求：（1）针对事项（1）-（3），逐项考虑A注册会计师的做法或观点是否正确，如不正确，简要说明理由。（2）针对事项（4），简述A注册会计师在对拟实施审计程序的性质、时间安排和范围做出总体修改时应该考虑的事项。

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第4题

甲会计师事务所负责审计A公司2014年度财务报表，在审计过程中，审计项目组注意到下列事项：（1）2014年3月，A公司董事会决议审议通过了《关于对公司固定资产相关折旧政策进行调整的议案》，决定自2014年7月起对公司固定资产相关折旧政策进行调整，残值率由原来的3%提高到10%，折旧年限由8年延长至15年。经过调整后，年折旧额较变化前有大幅减少，对2014年扭亏为盈起到了很大作用。该项会计估计变更未在财务报表附注中进行披露。（2）为确定A公司管理层在2013年财务报表中作出的会计估计是否恰当，审计项目组复核A公司2013年财务报表中的会计估计在2014年度的结果。（3）A公司在上海证券交易所购买丙公司股票10000000股，以短期交易为目的，至2014年12月31日账面价值210万元。项目组核对2014年12月31日上交所该股票的收盘价，结果满意。（4）审计项目组向管理层获取了有关会计估计的书面声明，内容包括在财务报表中确认或披露的会计估计和未在财务报表中确认或披露的会计估计。要求：针对事项（1）至（4），逐项指出，审计项目组的做法是否恰当，若不恰当，请说明理由。

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第5题

在前面内容的基础上，填写以下内容，使得统计在2015年整年内（即1月1日至12月31日）微软股票涨价的每个月天数据(为保证答案唯一性，请填写尽可能短的字符串答案，并将两个结果之间用一个半角分号分隔)。 list1 = [] tmpdf = quotesdf['15/01/01':'15/12/31'] for i in range(0, len(tmpdf)): list1.append(int(tmpdf.index[i][3:5])) tmpdf['____'] = list1 print tmpdf[ tmpdf.close > temp._____]['month'].value_counts()

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第6题

继续上述的代码表格，为这部分数据将索引列更换为日期，并删除掉原先的date列，日期格式是2015年1月30日，显示为 ‘15/01/30’ 注意空格和符号。 Table 3 根据Table 2代码中的quotesdf对其进行索引更换 list1 = [] for i in range(0, len(quotes)): x = date.fromordinal(int(quotes[i][0])) y = date.strftime(x, '___________') list1.append(y) quotesdf.index = list1 quotesdf = quotesdf.drop(['date'], axis = 1 )在上述的横线处填入答案。

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第7题

继续上述的代码表格，为微软的quotes数据添加属性名: Table 2 根据Table 1代码读入的历史数据，为这些数据添加属性名 attributes = ['date','open','close','high','low','volume'] quotesdf = pd.DataFrame(quotes, _____ = attributes)在上述的横线处填入答案。

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第8题

填写以下内容，使得查询在2014年整年内（即1月1日至12月31日）微软股票收盘价最高的5天数据 (为保证答案唯一性，请填写尽可能短的字符串答案）。 quotesdf['14/01/01':'15/01/01'].sort('close', ascending=False)[____]

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第9题

填写以下内容，使得合并在2015年整年内（即1月1日至12月31日）微软股票收盘价最高的5天和最低的5天(为保证答案唯一性，请填写尽可能短的字符串答案，请将结果分两行写）。 sorted = quotesdf.sort('close') pd.concat([sorted[:5], sorted[__:]])

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第10题

在前面内容的基础上，填写以下内容，使得统计在2015年整年内（即1月1日至12月31日）微软股票每个月的总成交量。 tmpdf.groupby('_____')['volume'].sum()

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