A7. 结果呈现与表格美化

代码跑通只是第一步——如何让结果好看、易读、可汇报，是分析工作中同样重要的一环。本章针对 Notebook 输出和最终报告两个场景，提供结果呈现的提示词框。

本章解决的核心问题：

A7.1 在 Notebook 中美化输出

A7.1.1 为什么默认输出不够用？

pandas 默认的 print(df) 输出在 Notebook 中又小又难读，数字没有千分位符，小数位数不统一，列名是英文缩写。向老师或同学展示分析结果时，这些细节很影响专业感。

提示词：美化数据框在 Notebook 中的显示效果 
我在 Jupyter Notebook 中有一个 pandas 数据框 `df_result`，
包含以下列：
- stock_code：股票代码（字符串）
- annual_return：年化收益率（浮点数，如 0.1523）
- volatility：年化波动率（浮点数，如 0.2341）
- sharpe：夏普比率（浮点数，如 1.23）
- max_drawdown：最大回撤（浮点数，如 -0.1823）
- total_volume：总成交量（整数，如 12345678901）

请帮我写代码，让这个数据框在 Notebook 中显示得更专业：

1. 将列名改为中文：
   [stock_code→股票代码, annual_return→年化收益率, 
    volatility→年化波动率, sharpe→夏普比率, 
    max_drawdown→最大回撤, total_volume→总成交量（万手）]

2. 格式化数值：
   - annual_return、volatility、max_drawdown 列：显示为百分比，
     保留 2 位小数（如 15.23%）
   - sharpe 列：保留 2 位小数（如 1.23）
   - total_volume 列：换算为万手（除以 10000），加千分位符（如 1,234,567）

3. 条件格式：
   - annual_return 列：正值显示绿色背景，负值显示红色背景
   - sharpe 列：大于 1 的值加粗显示

4. 在 Notebook 中用 display() 显示，而不是 print()

请说明：用 .style 方法格式化后，数据框的底层数值是否被修改？
提示词：提取并格式化回归结果摘要

statsmodels 的 result.summary() 输出很完整，但格式不适合直接展示。这组提示词帮你提取关键信息并重新排版。

我用 statsmodels 跑了一个 OLS 回归，结果存储在 `result` 对象中。
现在需要提取关键信息，整理为一个格式整洁的汇总表格。

请帮我写代码：

1. 【提取系数表】从 result.summary2().tables[1] 中提取：
   变量名、系数（保留 4 位小数）、标准误（保留 4 位小数）、
   t 值（保留 2 位小数）、p 值（保留 3 位小数）

2. 【添加显著性标注】根据 p 值添加星号列：
   *** p < 0.01，** p < 0.05，* p < 0.1，无星号则留空

3. 【添加模型统计量】在表格底部添加：
   样本量 N、R²（保留 3 位小数）、调整后 R²（保留 3 位小数）、
   F 统计量（保留 2 位小数）、p 值（F 统计量）

4. 【格式化输出】
   - 在 Notebook 中用 display() 显示
   - 变量名改为中文（截距→常数项，beta→市场β，size→公司规模等）
   - 整体左对齐，数字右对齐
上面整理好的回归结果表格，现在需要展示多个模型的对比。

我共有 3 个回归结果：
- result1：基准 OLS（不含固定效应）
- result2：加入年份固定效应
- result3：加入双向固定效应 + 聚类标准误

请帮我写代码，将三个模型的结果整合为一个「并列回归表格」：
- 行为变量名，列为「模型(1)」「模型(2)」「模型(3)」
- 每格显示：系数值（标准误），系数下方括号内为标准误，
  如：0.0312***（0.0098）
- 表格底部显示：N、R²、是否控制年份固定效应、是否控制企业固定效应
  （用「是」/「否」表示）

A7.2 导出为 Excel 报告

提示词：将分析结果导出为格式化 Excel 文件

适用于向老师、同学或未来的工作汇报提交分析结果。

我完成了一个投资组合分析，有多个结果需要整合为一份 Excel 报告：

数据：
- df_performance：各策略年化绩效指标（年化收益、夏普比率、最大回撤）
- df_holdings：投资组合持仓明细（股票代码、权重、市值）
- df_regression：回归系数表（变量名、系数、t 值、p 值、显著性）

请帮我用 openpyxl 生成 Excel 文件，要求：

工作表结构：
- Sheet 1「绩效摘要」：df_performance，列宽自动适配
- Sheet 2「持仓明细」：df_holdings，按权重降序排列
- Sheet 3「回归结果」：df_regression，含列标题

格式要求（每个工作表）：
- 第一行（表头）：深蓝色背景（#003366），白色字体，加粗，居中
- 数字格式：
  - 收益率、权重列：百分比格式，2 位小数（如 12.35%）
  - 系数、t 值列：保留 4 位小数
  - 市值列：千分位符，无小数（如 1,234,567）
- 奇偶行交替填色：奇数行白色，偶数行浅灰色（#F2F2F2）
- 所有工作表第一行冻结（方便滚动时始终看到表头）

文件：在「绩效摘要」工作表的 A1 单元格上方，
插入标题「投资组合分析报告」和当前日期。

保存路径：../outputs/tables/portfolio_report.xlsx

A7.3 导出为 LaTeX 格式

提示词：将回归结果导出为 LaTeX 表格

适用于需要将结果放入 LaTeX 论文的场景。

我有一个 pandas 数据框 `df_reg_table`，
包含整理好的回归结果（变量名、系数、标准误、显著性标注）。

请帮我将这个数据框导出为 LaTeX 格式的三线表（booktabs 风格），要求：

表格格式：
- 使用 booktabs 宏包的 \toprule、\midrule、\bottomrule
- 第一列为变量名（左对齐），其余列为数值（居中对齐）
- 三列：变量、系数（t 值），显著性标注注释在表格底部
- 注释行：*p<0.10, **p<0.05, ***p<0.01

输出方式：
1. 在 Notebook 中打印 LaTeX 代码（用 print()）
2. 同时保存为 .tex 文件：../outputs/tables/regression_table.tex

请在代码中说明：
- 如何在 LaTeX 文档中引用这个表格文件（\input{} 命令）
- 为什么用 escape=False 参数，以及什么时候不应该用它

A7.4 在 Notebook 中呈现分析摘要

提示词：生成一份完整的分析摘要单元格

这组提示词帮你在 Notebook 的最后生成一个结构清晰的分析摘要，适合直接截图或打印提交。

我的 Jupyter Notebook 分析了 A 股银行股在政策公告后的超额收益，
已经有以下变量：
- `event_n`：事件数量（整数）
- `car_mean`：平均 CAR（浮点数）
- `car_t`：t 统计量（浮点数）
- `car_pvalue`：p 值（浮点数）
- `df_car`：包含每天 CAR 和置信区间的数据框

请帮我写一段代码，在 Notebook 中用 IPython.display 的 Markdown 或 HTML
渲染一个格式整洁的分析摘要，包含：

1. 标题：「事件研究结果摘要」（加粗，字号 16）
2. 分析参数：事件数量、事件窗口（-10, +10）、估计窗口（-200, -21）
3. 核心结果表格：
   | 指标 | 数值 |
   事件日（Day 0）CAR | [car_mean 的格式化值，百分比]
   t 统计量 | [car_t，保留 2 位小数]
   p 值 | [car_pvalue，保留 3 位小数]
   统计显著性 | [根据 p 值自动显示：***/**/* 或「不显著」]
4. 结论：一句话自动生成（根据系数正负和显著性判断）：
   如「结果表明，政策公告后银行股出现显著正向超额收益（CAR=X%，p<0.01）」