財務情報を取得する (/fins/summary)

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import os
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import requests
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import pandas as pd
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BASE_URL = "https://api.jquants.com/v2"
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def fetch_statements(headers: dict, code: str | None = None, date: str | None = None) -> pd.DataFrame:
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    """財務情報を取得する。code または date のいずれかを指定する。"""
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    url = f"{BASE_URL}/fins/summary"
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    params: dict[str, str] = {}
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    if code:
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        params["code"] = code
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    if date:
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        params["date"] = date
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    rows = []
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    pagination_key: str | None = None
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    while True:
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        if pagination_key:
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            params["pagination_key"] = pagination_key
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        response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30)
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        response.raise_for_status()
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        payload = response.json()
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        rows.extend(payload.get("data", []))
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        pagination_key = payload.get("pagination_key")
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        if not pagination_key:
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            break
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    return pd.DataFrame(rows)
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# API キーは環境変数から読む(ハードコード禁止)
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headers = {"x-api-key": os.environ["JQUANTS_API_KEY"]}
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fins = fetch_statements(headers, code="7203")
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print(f"件数: {len(fins)}")
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print(fins.columns.tolist()[:10])  # 列名は数十あるため一部だけ表示

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numeric_cols = [
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    "Sales", "OP", "OdP", "NP",
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    "EPS", "TA", "Eq",
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]
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for col in numeric_cols:
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    if col in fins.columns:
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        fins[col] = pd.to_numeric(fins[col], errors="coerce")
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# 開示日は datetime に
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fins["DiscDate"] = pd.to_datetime(fins["DiscDate"])

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fy = fins[fins["CurPerType"] == "FY"].copy()
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fy = fy.sort_values("DiscDate")
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print(fy[["DiscDate", "CurPerType", "Sales", "NP", "EPS"]])

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guidance_revisions = fins[fins["DocType"].astype(str).str.contains("ForecastRevision", na=False)]
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print(guidance_revisions[["DiscDate", "DocType", "FSales", "FOP"]])

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# 指定したスナップショット行で ROE を計算
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def compute_roe(row: pd.Series) -> float:
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    profit = row.get("NP")
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    equity = row.get("Eq")
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    if pd.isna(profit) or pd.isna(equity) or equity == 0:
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        return float("nan")
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    return profit / equity
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fy["ROE"] = fy.apply(compute_roe, axis=1)
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print(fy[["DiscDate", "NP", "Eq", "ROE"]])

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# 仮: prices は前掲の wide_df(行=Date、列=Code、値=AdjC)
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# 各 FY 開示について、開示日の前営業日の終値を取って PER を出す
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per_rows = []
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for _, r in fy.iterrows():
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    disc = r["DiscDate"]
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    eps = r.get("EPS")
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    if pd.isna(eps) or eps == 0:
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        continue
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    # 前営業日の値(無ければ直前の値)
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    prior_close = prices.loc[:disc - pd.Timedelta(days=1), "7203"].dropna()
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    if prior_close.empty:
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        continue
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    last_close = prior_close.iloc[-1]
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    per_rows.append({"DiscDate": disc, "C": last_close, "EPS": eps, "PER": last_close / eps})
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per_df = pd.DataFrame(per_rows)
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print(per_df)

J-Quants API の /fins/summary から取得した DataFrame を受け取り、
次の処理を行う関数 build_fy_history(statements) を書いてください。

要件:
- CurPerType が "FY" の行だけ抽出
- DiscDate を datetime に変換し昇順ソート
- Sales / OP / NP / EPS / Eq / TA を数値型に変換
- 戻り値は DiscDate / FiscalYearEnd / Sales / OP / NP / EPS / Eq / ROE 列のみ
- pandas 2.2 系の API を使う
- docstring を日本語で書く