python教程40-财务自动生成财务报表
能用到python有几类人:
1、数据分析
2、大数据
3、人工智能
4、财务分析报表
前三种是基本上都是专业使用python开发者做的。财务分析报表就涉及了公司的运营策略了。
网站使用python做感觉实在没意义。
以下文章来源 【python数据分析之禅】公共账号:
公司财务每月需要根据如下报表统计出本月、上月、去年同期的销售额、客流量、客单价数据:
每个月都要手动计算,非常耗费时间,自动生成财务报表,现把具体过程分享给大家:
一、pandas导入数据源
import pandas as pd
data=pd.read_csv('数据模板.csv',encoding='gbk',parse_dates=["成交时间"])
data
parse_dates可以将成交时间列转换成时间格式
二、pandas计算相关指标
先给大家介绍一下指标的计算方式:
销售额=单价*销量
客流量=订单id去重后的次数
客单价=销售额/客流量
1.计算上月数据
通过pandas比较功能,取出本月数据,&为比较运算符,相当于“与”
from datetime import datetime
current_m=data[(data["成交时间"]>=datetime(2020,2,1))&(data["成交时间"]<=datetime(2020,2,28))]
current_m
销售额计算
current_s=(current_m['销量']*current_m['单价']).sum()
current_s
sum是pandas中的求和函数,用于返回用户所请求轴的值之和。
客流量计算
current_t=current_m['订单ID'].drop_duplicates().count()
current_t
drop_duplicatesop:去重函数
count:计数函数
客单价计算
curent_s_t=round(current_s/current_t,2)
curent_s_t
2.计算上月数据
计算方式是一样的,只不过把日期范围调整一下,代码如下:
from datetime import datetime
last_m=data[(data["成交时间"]>=datetime(2020,1,1))&(data["成交时间"]<=datetime(2020,1,31))]
last_s=(last_m['销量']*last_m['单价']).sum()
last_t=last_m['订单ID'].drop_duplicates().count()
last_s_t=round(last_s/last_t,2)
3.计算去年同期数据
from datetime import datetime
same_m=data[(data["成交时间"]>=datetime(2019,2,1))&(data["成交时间"]<=datetime(2019,2,28))]
same_s=(same_m['销量']*same_m['单价']).sum()
same_t=same_m['订单ID'].drop_duplicates().count()
same_s_t=round(same_s/same_t,2)
4.将上述数据转成DataFrame表格型数据结构
result=pd.DataFrame([[current_s,last_s,same_s],[current_t,last_t,same_t],[curent_s_t,last_s_t,same_s_t]],columns=["本月","上月同期","去年同期"],index=["销售额","客流量","客单价"])
result
5.增加同比和环比数据
result["同比"]=result["本月"]/result["上月同期"]-1
result["环比"]=result["本月"]/result["去年同期"]-1
result
自动化报表的模板基本已经做好了,等下月需要时,只需改一下时间,运行程序即可,省去了大量的人工计算时间
三、可视化展示
用plotly画出柱状图
import plotly.graph_objs as go
columns=["本月","上月同期","去年同期"]
fig = go.Figure(data=[go.Bar(name='销售额',x=columns,y=[current_s,last_s,same_s]),go.Bar(name='客流量',x=columns,y=[current_t,last_t,same_t]),go.Bar(name='客单价',x=columns,y=[curent_s_t,last_s_t,same_s_t]),])
fig.update_layout(barmode='group')
fig.show()
点击右上角标签,可以展示不同的参数图形
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