fix：修复了财务数据导入过程中出现重复列的bug。

quantitative_data/importer.py

@@ -150,9 +150,6 @@ def batch_insert(table_name: str, df: pd.DataFrame, conn, conflict_columns: List
         logger.warning(f"  {table_name}: 过滤后无可用列，跳过")
         return 0
 
-    # pd.NaT / pd.NaT / numpy NaN 等无法被 psycopg2 识别，统一替换为 Python None
-    df = df.where(pd.notna(df), None)
-
     columns = list(df.columns)
 
     # 过滤后验证冲突列仍存在
@@ -163,6 +160,37 @@ def batch_insert(table_name: str, df: pd.DataFrame, conn, conflict_columns: List
         )
         return 0
 
+    # ---- 按冲突列去重 ----
+    # PostgreSQL 的 ON CONFLICT DO UPDATE 不允许同一命令中出现重复冲突键：
+    #   "ON CONFLICT DO UPDATE command cannot affect row a second time"
+    # Tushare 财务接口 (income/balancesheet/cashflow/fina_indicator) 对同一股票
+    # 同一报告期可能返回多行数据（如多次公告修正，ann_date 不同但冲突键相同），
+    # 必须先在批内去重。
+    #
+    # 为保证保留的是"最新公告"的数据而非仅依赖 Tushare 返回顺序：
+    # 若存在公告日期列 (ann_date / f_ann_date)，先按公告日期升序排序，
+    # 再 drop_duplicates(keep="last") 即可稳定保留最新一条 (公告日期最大)，
+    # 且缺失公告日期的行 (NaT) 会排在最后，仅当无公告日期时才被保留。
+    #
+    # 注意：去重必须在此处 (NaN->None 替换之前) 执行，
+    # 此时日期列仍为 datetime64 类型，sort_values(na_position="last")
+    # 能正确处理 NaT；若在替换之后排序，object 类型混合日期/None 排序不可靠。
+    dedup_cols = [c for c in conflict_columns if c in columns]
+    before_dedup = len(df)
+    date_cols = [c for c in ["f_ann_date", "ann_date"] if c in columns]
+    if date_cols:
+        df = df.sort_values(date_cols, na_position="last")
+    df = df.drop_duplicates(subset=dedup_cols, keep="last")
+    after_dedup = len(df)
+    if after_dedup < before_dedup:
+        logger.warning(
+            f"  {table_name}: 检测到 {before_dedup - after_dedup} 行重复冲突键，"
+            f"已保留最新公告记录 (去重后 {after_dedup} 行)"
+        )
+
+    # pd.NaT / numpy NaN 等无法被 psycopg2 识别，统一替换为 Python None
+    df = df.where(pd.notna(df), None)
+
     rows = [tuple(row) for row in df.itertuples(index=False)]
 
     # 构建 ON CONFLICT 子句（使用 sql.Identifier 防止注入/语法错误）