def get_fundamentals_sum_mean_value(security='000001.XSHE', search=income.basic_eps, count=5, frequency='quarter'):
    '''
    输入：
        security:  要查询股票的代码
        search:    要查询的字段，详情参考 API： get_fundamentals-查询财务数据
        count:     单位时间长度，表示返回前几多少期的季报或者年报
        frequency: 获取数据类型，'quarter'为季报，'year'为年报
    输出：
        sum_num:  总值
        mean_num: 平均值
        df:       一段时间内季报或者年报的 DataFrame
    注：
        对于年报数据, 我们目前只有 现金流表 和 利润表, 当查询其他表时, 会返回该年份最后一个季报的数据"
    '''
    import pandas as pd

    def get_quarter(month):
        if month in (1,2,3):  
            return 1  
        elif month in (4,5,6):  
            return 2
        elif month in (7,8,9):  
            return 3
        elif month in (10,11,12):
            return 4

    # 查询条件
    q = query(
                income.code,
                income.statDate,
                search,
              ).filter(
                income.code.in_([security])
            )
    # 获取最近一次报表发布的日期
    statDate_num = get_fundamentals(q)['statDate'][0]
    # 获取最近一次报表发布所属的年份
    year = datetime.datetime.strptime(statDate_num, "%Y-%m-%d").year
    # 获取最近一次报表发布所属的月份
    month = datetime.datetime.strptime(statDate_num, "%Y-%m-%d").month
    # 获取最近一次报表发布日期所属的季度
    qt = get_quarter(month)
    # 获取季度列表
    qt_list = list(range(qt,0,-1))+list(range(4,0,-1))*(count//4+1)
    qt_list = qt_list[:count]
    # 查询时间列表
    data_list = []
    # 获取查询的名称
    name = str(search).split('.')[-1]
    # 列名称
    colums_list = []
    # 获取拼接后的 DataFrame
    if frequency == 'quarter':
        for num in range(len(qt_list)):
            s = str(year)+'q'+str(qt_list[num])
            data_list.append(s)
            colums_list.append(name + '_' + s)
            if qt_list[num] == 1:
                year -= 1
        # 拼接列表
        df = get_fundamentals(q, statDate = data_list[0])
        df.set_index(df.code.values, inplace=True)
        for t in data_list[1:]:
            d = get_fundamentals(q, statDate = t)
            d.set_index(d.code.values, inplace=True)
            df = pd.concat([df[name],d[name]],axis = 1)
    elif frequency == 'year':
        for num in range(count):
            year -= 1
            s = str(year)
            data_list.append(s)
            colums_list.append(name + '_' + s)
        # 拼接列表
        df = get_fundamentals(q, statDate = data_list[0])
        df.set_index(df.code.values, inplace=True)
        for t in data_list[1:]:
            d = get_fundamentals(q, statDate = t)
            d.set_index(d.code.values, inplace=True)
            df = pd.concat([df[name],d[name]],axis = 1)
    else:
        print("请输入正确的 frequency 参数，'quarter'为季报，'year'为年报. \n对于年报数据, 我们目前只有 现金流表 和 利润表, \n\
        当查询其他表时, 会返回该年份最后一个季报的数据")
        return
    # 设置列名称
    df.columns = colums_list[:len(df.iloc[0])]
    # 计算总值
    sum_num = sum(df.iloc[0])
    # 计算平均值
    mean_num = mean(df.iloc[0])
    # 返回结果
    return sum_num, mean_num, df
sum_num, mean_num, df = get_fundamentals_sum_mean_value()
sum_num
mean_num
df

sum_num

mean_num