Итерация объекта в Python

for x in filings: перебирает объекты, содержащиеся в filings, а не индекс в filings. Пытаться

for filing in filings:
    filing.document.url

Вы уже сделали это с циклом for в своей функции print_first_n_lines.

for x in filings:
    filings[x].document.url

в этом коде, когда вы перебираете заявки, x является объектом «регистрация», но затем вы пытаетесь использовать его в качестве индекса здесь, filings[x].document.url

из-за чего вы получаете ошибку, поэтому вы, вероятно, можете просто сделать это

for x in filings:
    x.document.url

Проблема возникает из-за того, что вы пытаетесь использовать целое число в качестве индекса для вашего списка заявок в цикле for, что не является необходимым, поскольку заявки уже являются итерируемым объектом. Кроме того, объект Filings выглядит как список объектов Filing, и вам следует перебирать объекты напрямую, а не индексировать их.

import pandas as pd
# pip install edgartools
from edgar import *
from sec_parsers import Filing, download_sec_filing, set_headers

# Tell the SEC who you are
set_identity("Your Name [email protected]")

# Fetch filings
filings = get_filings(form = "10-K", filing_date = "2023-12-15:2024-07-16", amendments=False)

# Convert filings to a DataFrame
filings_df = filings.to_pandas()

# Create a list to store the Item 1c text
item1c_texts = []

# Iterate over each filing
for filing in filings:
    url = filing.document.url
    cik = filing.cik
    filing_date = filing.filing_date
    
    # Download and parse the filing
    html = download_sec_filing(url)
    sec_filing = Filing(html)
    sec_filing.parse()
    
    # Extract the text for Item 1c
    item1c_nodes = sec_filing.find_nodes_by_title('item 1c')
    if item1c_nodes:
        item1c_text = sec_filing.get_node_text(item1c_nodes[0])
    else:
        item1c_text = None
    
    item1c_texts.append({
        'CIK': cik,
        'Filing Date': filing_date,
        'Item 1c Text': item1c_text
    })

# Create a DataFrame from the Item 1c text data
item1c_df = pd.DataFrame(item1c_texts)

# Merge the Item 1c text DataFrame with the filings DataFrame
filings_df = filings_df.merge(item1c_df, on=['CIK', 'Filing Date'])

# Print the final DataFrame
print(filings_df)

В этом коде:

1. Вы создаете список URL-адресов для всех заявок, используя понимание списка.
2. Вы используете этот список URL-адресов для загрузки и анализа документов.
3. Вы извлекаете текст «Пункта 1c» из каждого файла и сохраняете его в списке. 4 . Вы создаете DataFrame из списка текстов «Элемент 1c».

Это должно помочь вам достичь цели — создать DataFrame с текстом из «Элемента 1c» в документах 10-K.