Python开发与财务应用课件.pptx

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1、Python 基础,Python 概述,01,Python 基础Python 概述01,Python的应用方向,爬虫爬取网站,数据分析,图片处理,Python的应用方向爬虫爬取网站数据分析图片处理,大势所趋,财务大数据,智能财务,RPA财务机器人,大势所趋财务大数据智能财务RPA财务机器人,Python开发与财务应用课件,Python 基础,“Hello Python” 写下我们第一个程序,01,Python 基础“Hello Python”01,Python开发与财务应用课件,输出,最简单的Python程序，输出一句话：“这是财务人的第一个Python程序”，如何实现呢？,rint函数()也

2、可以接受多个文本，用逗号隔开。,Python提供了print()函数，可以非常简单地实现这个功能。,输出最简单的Python程序，输出一句话：“这是财务人的第一,给程序加点佐料：注释,定义：一些说明性的语句，辅助理解或记忆（程序不做任何操作）。,多行注释以3个单引号（或双引号）将文字包裹起来，写法如下：,单行注释以 # 号开头，有两种写法： 单独占一行 写在代码后,给程序加点佐料：注释定义：一些说明性的语句，辅助理解或记忆（,输入,想要更灵活地输出我想要的东西怎么办？比如上文中【固定资产原值】的金额不想写死在输出语句中，而想在程序执行时再告诉它？,Python提供了input()函数，可以让用

3、户输入。,金额输入完成后，按下回车,输入想要更灵活地输出我想要的东西怎么办？比如上文中【固定资产,小结,用print() 输出，input()输入。#、或后面可以写注释，多写注释能帮助我们理解程序。,小结用print() 输出，input()输入。,Python 基础语法,变量与赋值,02,Python 基础语法变量与赋值02,Python开发与财务应用课件,什么是变量,变量按字面理解就是会变化的量,money = 100,变量名称,赋值,数据,语法：变量 = 数据赋值规则：1.等号右边有运算时，算出结果后再赋值给变量。 2.变量可以被多次赋值，并且每一次赋值会覆盖原来的值。,小贴士：“=”不

4、代表数学上的相等,什么是变量变量按字面理解就是会变化的量money =,变量的命名规则,ython规定了命名时要遵循以下四条原则：,1. 对大小写敏感 Andyandy2. 第一个字符必须是字母表中字母或者下划线3. 只能包含字母，数字和下划线4. 不能使用某些特殊单词,变量的命名规则python规定了命名时要遵循以下四条原则：1,小结,现在，让我们来回顾一下知识点： 变量赋值：变量 = 数据 变量可以被多次赋值，每一次赋值替换原来的值。 变量的命名规则：由字母，数字，下划线组成，不能以数字开头。 命名时见名知意且使用驼峰命名法。,小结现在，让我们来回顾一下知识点：,Python 基础语法,基

5、础数据类型,02,Python 基础语法基础数据类型02,Python开发与财务应用课件,财务数据如何存储,财务数据如何存储,数据类型,注意：不管是数字还是文字，在Python中都属于数据, 数值：主要用于存储金额数据，一般是浮点数 字符串：存储科目名称、公司名称等等文本型数据 列表：是一种有序的集合，比如通讯录列表 字典：多个有映射关系的数据，可以存储在一个字典里，比如科目及余额,数据类型注意：不管是数字还是文字，在Python中都属于数据,算术运算符,假设变量a = 6, b = 10,算术运算符运算符描述实例+加 - 两个对象相加a + b 输,赋值运算符,假设变量a = 6, b =

6、10,赋值运算符运算符描述实例=简单的赋值运算符c = a + b,比较运算符,所有比较运算符返回1表示True，返回0表示False,假设变量a = 6, b = 10,比较运算符运算符描述实例=等于 - 比较对象是否相等(a,逻辑运算符,假设变量a = True, b = False,逻辑运算符假设变量a = True, b = False运算,运算优先级,如果一个公式里出现了多种运算符，运算符的计算是有先后顺序的。下表对Python中运算符的优先顺序进行了总结（从最低优先级到最高优先级）。相同单元格内的运算符从左至右（除了幂运算是从右至左）。,运算优先级如果一个公式里出现了多种运算符，运

7、算符的计算是有先,字符串的定义,如果字符串内部既包含 又包含 怎么办？可以用转义字符来标识，比如：, 表示 ” 表示” n 表示换行符 表示反斜杠,字符串是以单引号 或 双引号 括起来的任意文本,字符串的定义如果字符串内部既包含 又包含 怎么办？可,字符串的常规操作,字符串是一种字符的集合，集合中的每个字符都会有一个位置标识，我们称为索引。,字符串的常规操作字符串是一种字符的集合，集合中的每个字符都会,字符串的常规操作,假设变量a =“Hello”, b =“Python”,字符串的常规操作假设变量a =“Hello”, b =“Py,小结,Python常见的基本数据类型有： 整型（int），

8、浮点型（float），字符串（str）。Python的运算优先级口诀： “从左往右看，括号优先算，先乘除后加减，再比较，再逻辑”。,小结Python常见的基本数据类型有：,Python 基础语法,高级数据类型,02,Python 基础语法高级数据类型02,Python开发与财务应用课件,列表,listDemo = 现金, 银行账款, 应收金额,listDemo = listDemo = 现金, 银行账款, 应收金额listDemo = 1000, 2000, 3000listDemo = 1000, 银行账款, True, 50, 100, 应收金额,列表listDemo = 现金, 银行账款

9、, 应,索引,listDemo = 现金, 银行账款, 应收金额,列表中的每个元素都会有一个位置标识，我们称为索引。,0,1,2,索引,对应索引的值,listDemo0,listDemo1,listDemo2,索引listDemo = 现金, 银行账款, 应,列表的计算,列表的计算操作符描述+拼接*重复获取:截取,列表的操作,列表的操作操作符描述list.append(obj)在列表末,字典的定义,dictionary = “1001” : “库存现金” , “1002” : “银行存款”, “1012” : “其他货币资金”,我是一个元素,我是元素的key,我是元素的value,字典的定义d

10、ictionary = “1001” : “,字典的特性,key是唯一的,字典的特性key是唯一的,字典的操作,字典的操作操作符描述dictkey访问字典里的值dict,小结,列表：是有序的，可以通过索引存取；值可以重复字典：是无序的，要通过键来获取值；键是唯一的，值可重复,小结列表：,Python 进阶语法,条件 分支语句的应用,03,Python 进阶语法条件 分支语句的应用03,Python开发与财务应用课件,if-else 条件判断,语句语法格式,if 条件 :条件成立要做的事情else : 不满足条件时要做的事情,if-else 条件判断语句语法格式if 条件 :,多条件判断,if

11、- elif - else语句语法格式,if 条件1 :条件1 成立要做的事情elif 条件2 :条件2 成立要做的事情elif 条件3 :条件3 成立要做的事情else :以上条件都不满足时要做的事情,多条件判断if - elif - elseif 条件1 :,小结,Python 用缩进来控制结构，代码的缩进为4个空格if 后面要有空格 且判断条件以冒号结尾elif 、else必须和 if 一起使用if 语句执行是自上而下判断的，如果满足某个条件，把该条件对应的语句执行后，就不会再执行剩下的elif/else,小结Python 用缩进来控制结构，代码的缩进为4个空格,Python 进阶语法,

12、循环 批量处理我们的数据,03,Python 进阶语法循环 批量处理我们的数据03,while 循环,语句语法格式,while 条件 : 满足条件时要执行的代码,while 循环语句语法格式 while 条件 :,for-in 循环,语句语法格式,for 变量 in 列表 : # in表达从列表中依次取值，又称为遍历 代码块 # 满足条件时要执行的代码,如果没有下一个元素,for-in 循环语句语法格式for 变量 in 列表 :,break 语句,语句语法格式,while 条件1 : 代码块 # 满足条件时要执行的代码 if 条件2 : break # 当满足条件2时终止循环,for 变量

13、in 列表 : 代码块 # 满足条件时要执行的代码 if 条件3 : break # 当满足条件3时终止循环,注意：break 只能用在循环中，除此以外不能单独使用,break 语句语句语法格式while 条件1 :for,continue 语句,语句语法格式,while 条件1 : if 条件2 : continue # 当满足条件2时跳过本次循环，直接继续下次循环。 代码块 # 满足条件1时要执行的代码,for 变量 in 列表 : if 条件3 : continue # 当满足条件时跳过本次循环，直接继续下次循环。 代码块 # 满足条件3时要执行的代码,注意：contuinue 只能用在

14、循环中，除此以外不能单独使用,continue 语句语句语法格式while 条件1 :f,小结,while循环是一种判断型循环控制语句，只有当循环条件被打破时，循环才会终止for-in循环是一种遍历型循环，遍历完序列中的每个元素后终止循环break语句是跳出循环，continue是跳出本次循环，进入下一次循环,小结while循环是一种判断型循环控制语句，只有当循环条件被,Python 进阶语法,函数 让我们的算法重复使用,03,Python 进阶语法函数 让我们的算法重复使用03,Python开发与财务应用课件,type函数的调用过程：,内置函数,Python提供了许多内置函数，比如print

15、()、input()、round()等,round函数的调用过程：,小贴士实现的功能内置函数无法帮你完成，你也可以自己创建函数,type函数的调用过程：内置函数Python提供了许多内置函,自定义函数,语法：,def,注意：函数名命名规范同变量的命名规范一致,函数名称pickledFrog,return,自定义函数 菜名( 辣度，酸度， 麻度 ) :,小结,函数可以被重复调用内置函数可以直接调用自定义函数使用 def 进行函数定义 注意代码块的缩进return 语句的作用：结束函数调用、返回值函数的传参方式：位置参数、关键字参数、默认参数,小结函数可以被重复调用,Python 进阶语法,模块

16、让已编写的代码可以直接使用,03,Python 进阶语法模块 让已编写的代码可以直接使用0,Python开发与财务应用课件,什么是模块,ython中的每个python文件是一个模块。每个python文件中，封装类似功能的变量、函数、类型等等，可以被其他的python模块通过import关键字引入以实现重复使用。,什么是模块python中的每个python文件是一个模块。,模块引入语句,第一种方式：import + 模块名称（如引用多个模块，请用逗号(英文半角) , 隔开）示例：,模块引入语句第一种方式：,模块引入语句,第二种方式：from 模块名 import 方法名（或者 * ）,示例一：,

17、示例二：,模块引入语句第二种方式：示例一：示例二：,别名,使用方式：import 模块名 as 别名,别名使用方式：import 模块名 as 别名,常见内置模块,常见内置模块,常见内置模块-random,使用方式： import random random.函数名()常见方法：,random(）,randint( 起始值, 结束值 ),randrange( 起始值, 结束值 ),常见内置模块-random使用方式： import ran,常见内置模块-datetime,使用方式： import datetime datetime.函数名()常见方法：,datetime.datetime.no

18、w(),datetime.date.today(),常见内置模块-datetime使用方式： import d,财务常用第三方模块,财务常用第三方模块,小结,模块引入的2种方式：1）import 模块名2）from 模块名 import 方法名或者 *常用内置模块 random 和 datetime常用第三方模块Numpy、Matplotlib、Pandas,小结模块引入的2种方式：,Pandas 基础,Pandas 数据结构,04,Pandas 基础Pandas 数据结构04,panel+data+analysis,panel+data+analysis,import pandas as p

19、d,Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，常用于解决数据分析任务。,代码引入规则,模块名,自定义简称,andas介绍,import pandas as pdPandas是P,andas介绍,Pandas包含两种数据类型： DataFrame和Series。,Series相当于excel中任意一列数据,DataFrame相当于一张完整的Excel表格,andas介绍Pandas包含两种数据类型： DataFr,DataFrame数据结构,行索引,数据,数据结构,列索引,DataFrame数据结构行索引数据数据结构列索引,DataFrame的定义,定义规则：pd.D

20、ataFrame(数据, columns = 列表，index = 列表),数据：多行数据组成的列表,列索引：列表，缺省默认0开始,行索引：列表缺省默认0开始,DataFrame的定义定义规则：pd.DataFrame(,DataFrame的属性,DataFrame的属性属性说明使用方法运行结果index获,Series数据结构,数据结构,索引,数据,Series数据结构数据结构索引数据,Series的定义,定义规则：pd.Series( 数据列, 索引列 ),数据列：可以由列表、字典等作为参数来创建,索引列：可用列表自定义，必须与数据列的个数匹配。缺省默认从0开始,Series的定义定义规则

21、：pd.Series( 数据列,小结,知识点回顾： Series数据结构，包括索引列和数据，相当于excel的一列数据。 DataFrame数据结构，包含行索引，列索引和数据，相当于一页excel的内容。 DataFrame 有三种属性：index、columns、values分别可以获取行号、列名、数据内容。,小结知识点回顾：,Pandas 基础,Pandas 文件操作,04,Pandas 基础Pandas 文件操作04,Pandas读取Excel,函数名称及必要参数：read_excel ( io, sheet_name=0, index_col=None, converters=None

22、 ),Pandas读取Excel函数名称及必要参数：参数解释实例i,Pandas写入Excel,函数名称及必要参数：to_excel ( excel_writer, sheet_name = Sheet1, index=None),Pandas写入Excel函数名称及必要参数：参数解释实例e,小结,Pandas读取Excel用read_excel文件路径要用“/”，若用“”路径前要加“r”sheet_name 有三种指定方式Pandas写入Excel用to_excelsheet_name 有两种指定方式多次写入同一个文件都是覆盖,小结Pandas读取Excel用read_excel,Panda

23、s 基础,数据读取与计算,04,Pandas 基础数据读取与计算04,直接索引,df 直接索引，有以下几种方式：获取列选取一列 df列名选取多列 df列名1, 列名2获取行按位置选取连续的行 dfn:m,直接索引df 直接索引，有以下几种方式：,条件索引,选取某列满足一定条件的行： df(df列1 = 条件),条件索引，可以通过条件在被选择列中筛选出结果为True的记录，常见的形式有：,选取多列满足一定条件的行：df(df列1 = 条件1) & (df列2 = 条件2) 注意：可以使用 &（并且）、|（或者） 操作符,条件索引选取某列满足一定条件的行： df(df列1,索引器,原始索引 & 自

24、定义索引,在Pandas两种数据结构（ Series和DataFrame ）中，原始索引和自定义索引并存。,0 1,012,Pandas有2种索引应用于DataFrame，可以帮助你快速定位到你想提取的行或列,索引器原始索引 & 自定义索引在Pandas两种数据结构（,loc索引器,locindex，column loc索引器内只能使用自定义索引，如果数据中没有自定义索引名，则索引名等于原始索引。根据index和column进行选取，常见形式有以下几种：选取一行 df.loc行,loc索引器locindex，column,小结,直接索引可获取一列，多列，连续行的数据布尔索引可获取列满足条件的数

25、据，多条件要用括号括起来loc索引器可获取一行，多行多列组合，列满足条件，连续行列的数据范围：dfn:m前闭后开，df.locn:m全闭合,小结直接索引可获取一列，多列，连续行的数据,Pandas 基础,数据连接与合并,04,Pandas 基础数据连接与合并04,数据合并-concat,语法格式,pd.concat(objs, axis=0, join=outer, join_axes=None, ignore_index=False, sort=True),数据合并-concat语法格式pd.concat(objs,数据连接-merge,语法格式,pd.merge(left, right,

26、how=inner, on=None, left_on=None, right_on=None, sort=True),数据连接-merge语法格式pd.merge(left, r,小结,知识点回顾： concat可以实现横向/纵向拼接merge只能横向连接。 concat可以操作多张表，merge只能操作两张表。 concat只能单纯的表拼接，merge可以过滤进行拼接。,小结知识点回顾：,Pandas 基础,数据透视,04,Pandas 基础数据透视04,语法格式,df.pivot_table( index=None, columns=None, values=None, aggfunc=

27、mean, fill_value=None, margins=False, margins_name=All ),语法格式 参数解释实例index=None数据透视表的行，,小结,知识点回顾： pivot_table函数可实现数据透视分析。 pivot_table函数使用必须要指定透视的行，即index。 透视若需要汇总必须传参数margins=True。,小结知识点回顾：,数据采集与清洗,数据接口,05,数据采集与清洗数据接口05,Python开发与财务应用课件,案例讲解,案例：使用数据接口，采集上市公司盈利能力数据步骤一：了解接口规则步骤二：运行示范代码步骤三：改写代码,案例讲解案例：使用

28、数据接口，采集上市公司盈利能力数据,数据接口-知识点总结,1、什么是数据接口？2、数据接口对比数据库在数据采集上的优势（提供方整理过数据，比较规范与完整）3、数据接口的使用方法1）查看接口的网站或文档2）试运行示范代码3）根据自己的需求改写示范代码4、改写代码的重点：数据接口的参数（ 重点）,数据接口-知识点总结1、什么是数据接口？,数据采集与清洗,网页爬虫,05,数据采集与清洗网页爬虫05,Python开发与财务应用课件,爬虫的概念,如果你既没有数据库权限，又拿不到网络数据接口，数据爬虫可能是你最后的手段。优势：“所见即所得”，不需要数据拥有者提供权限（数据库或接口）劣势：数据有限（仅网页上

29、展示的）、网站反爬机制越来越完善,爬虫的概念如果你既没有数据库权限，又拿不到网络数据接口，数据,案例讲解,案例：使用网页爬虫，从新浪财经网站上采集上市公司利润表数据步骤一：查看数据所在的网页步骤二：编写代码爬取网页内容步骤三：根据爬取网页内容筛选出我们要的结果,案例讲解案例：使用网页爬虫，从新浪财经网站上采集上市公司利润,网页爬虫-知识点总结,1、什么是网页爬虫？（没有数据库权限与数据接口时最后的手段）2、爬虫的应用场景广泛3、爬虫不难，爬取网页最少仅需要 3 行代码4、爬虫的难点与重点在于对网页或网址的分析,网页爬虫-知识点总结1、什么是网页爬虫？（没有数据库权限与数,数据采集与清洗,缺失值

30、处理,05,数据采集与清洗缺失值处理05,Python开发与财务应用课件,数据清洗的意义,采集到的数据，可能存在各种各样的情况: 1）很多空白 2）很多重复 3）很“奇怪”比如“身份证号”列上出现7位数,数据可能存在：缺失值、重复值、异常值，将对后续的数据分析、预测产生影响,数据清洗的意义采集到的数据，可能存在各种各样的情况:数据可能,知识点小结,数据可能存在：缺失、重复、异常数据清洗之前，要对数据（表格）有个初步认识，大致的印象数据太大，Excel打不开，就用Python： 1）head 查看数据头几行，了解数据的列意义（维度） 2）count 查看数据有几行，了解数据的量,知识点小结数据可

31、能存在：缺失、重复、异常,Python开发与财务应用课件,缺失值的处理方法,1、查找 找到表格中每处空白单元格2、填充 把空白单元格填上3、删除 删掉空白单元格所在的行、或所在的列,缺失值的处理方法1、查找 找到表格中每处空白单元格,数据采集与清洗,重复值处理,05,数据采集与清洗重复值处理05,Python开发与财务应用课件,重复值的概念,顾名思义，重复值一般泛指数据中重复的数据行如何产生的？业务系统发生异常，重复生成数据数据采集出现意外情况，比如从纸质表格录入数据到Excel，忘记自己录到哪一行，个别记录行出现多录入一次的情况,重复值的概念顾名思义，重复值一般泛指数据中重复的数据行,知识点

32、小结,缺失值的概念：空白单元格处理方式：删除缺失值所在的行、所在的列重复值的概念：重复的行处理方式：删除重复的行,无论删除缺失值或重复值，都需要考虑业务实际情况,知识点小结缺失值的概念：空白单元格无论删除缺失值或重复值，都,数据采集与清洗,异常值处理,05,数据采集与清洗异常值处理05,Python开发与财务应用课件,异常值检测,1、基于正态分布的检测方法3准则 方法：处于3个标准差之外的数值为异常值2、基于中位数的四分位检测箱型图3、基于机器学习的检测方法 如：聚类分析（散点图）,异常值检测1、基于正态分布的检测方法3准则,异常值检测箱型图,我们只需要直接应用看生成出来的图是否有超出上下界的

33、点即能检测出异常值（也称离群值）,异常值检测箱型图我们只需要直接应用,异常值的处理方法,1、将异常值删除，比如一个人的年龄是异常值，那么就把这个人从数据中删除 df_clear = df.drop(dfdf 列名判断大于或小于某值.index)2、将异常值当作缺失值进行替换，用0或者平均值进行替换,异常值的处理方法1、将异常值删除，比如一个人的年龄是异常值，,知识点小结,异常值：不符合正态分布、不符合业务逻辑的数据异常值的影响： 1）影响我们正常的分析结果 2）有时是客观事实的体现，具有预警作用异常值的检测：利用中位数取代均值；以中位数为基础的箱型图,知识点小结异常值：不符合正态分布、不符合业

34、务逻辑的数据,数据可视化,Matplotlib初级应用,06,数据可视化Matplotlib初级应用06,什么是数据可视化？,数据可视化，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。,什么是数据可视化？ 数据可视化，是指将大型数据集,Python开发与财务应用课件,Matplotlib是一个Python的第三方2D绘图库。通过Matplotlib，我们仅需要几行代码，便可生成绘图。一般可绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等等。,什么是Matplotlib？,Matplotlib是一个Python的第三方,了解绘制步骤,绘图步骤：1. 创

35、建一个图纸（figure）2. 在图纸上创建一个或多个绘图（plotting）区域（坐标系/轴3. 在plotting区域上描绘点、线等,了解绘制步骤绘图步骤：,按步骤绘制图像,# 绘制一个 4 * 3 的图纸plt.figure(figsize=(4, 3)# 设定数值x = -1, 0, 1, 2y = -1, 0, 1, 2# 以折线图展示plt.plot(x, y)# 坐标轴显示范围plt.xlim(-1, 2)plt.ylim(-1, 2)# 坐标轴名称plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y),按步骤绘制图像# 绘制一个 4 * 3 的图纸,数据可视化,Matplotli

36、b高级应用,06,数据可视化Matplotlib高级应用06,Python开发与财务应用课件,导入excel数据,# 读取 xls 文件df = pd.read_excel(销售信息.xls)# 展示文件前5行df.head(),导入excel数据# 读取 xls 文件,根据提示绘制图像,# 绘制直方图基本样式#（内容，边框颜色，图例名称）plt.hist(dfage, edgecolor=k, label=人数)# 显示图像名称plt.title(年龄分布直方图)# 显示图例plt.legend(),根据提示绘制图像# 绘制直方图基本样式,将图像一同显示,# 绘制画布plt.figure(f

37、igsize=(16,12)# 绘制第一个图像ax1 = plt.subplot(221)ax1 = plt.hist(dfage, edgecolor=k, label=人数)ax1 = plt.title(年龄分布直方图)ax1 = plt.legend(),将图像一同显示# 绘制画布,数据可视化,Pyecharts初级应用,06,数据可视化Pyecharts初级应用06,Pyecharts简介,Echarts是一个由百度开源的数据可视化框架，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，py

38、echarts诞生了。,Pyecharts简介Echarts是一个由百度开源的数据,绘制折线图,# 所需绘制图形的样式line = Line()# 创建X轴并导入数据line.add_xaxis(x_data)# 创建Y轴并导入数据line.add_yaxis(线下销售量, y1_data)# 将图形在notebook中展示line.render_notebook(),绘制折线图# 所需绘制图形的样式,绘制散点图,# 所需绘制图形的样式scatter = Scatter()# 创建X轴并导入数据scatter.add_xaxis(x_data)# 创建Y轴并导入数据scatter.add_ya

39、xis(线上销售量, y_data)# 将图形在notebook中展示scatter.render_notebook(),绘制散点图# 所需绘制图形的样式,数据可视化,Pyecharts高级应用,06,数据可视化Pyecharts高级应用06,给图像添加标题,# 创建标题bar.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = Bar-基本示例)# 将图形在notebook中展示bar.render_notebook(),给图像添加标题# 创建标题,将图像一同显示,将图像一同显示,Python财务会计应用,工资计算,07,Python财务会

40、计应用工资计算07,应用财会知识,职工薪酬,职工工资、奖金、津贴和补贴,职工福利费,社会保险费,工会经费和职工教育经费,非货币性福利,因解除与职工的劳动关系给予的补偿,住房公积金,其他与获得职工提供的服务相关的支出,应用财会知识职工薪酬职工工资、奖金、津贴和补贴职工福利费社会,应用案例,应用案例引入pandas模块导入 数据计算应发工,Python财务会计应用,职工薪酬分析,07,Python财务会计应用职工薪酬分析07,应用财会知识,应用财会知识职工薪酬职工福利费不超过工资薪金总额14%的部分,应用案例,应用案例工费经费计算按部门分析职工薪酬按职工薪酬项目,Python财务会计应用,收入与发

41、票核对,07,Python财务会计应用收入与发票核对07,实现步骤,实现步骤条件与问题思路条件：收入记账凭证、开票数据查找核算系,应用案例,应用案例引入模块导入数据选择开票收入凭证选择未作废发票数据通,Python财务会计应用,固定资产折旧,07,Python财务会计应用固定资产折旧07,应用财会知识,应用财会知识固定资产折旧折旧方法年限平均法、工作量法、双倍余,应用案例,应用案例引入模块导入 数据计算已折旧月数计算剩余,Python管理会计应用,货币时间价值,08,Python管理会计应用货币时间价值08,应用案例,飞鱼公司打算投资一芯片项目，根据投资协议，各个阶段投资情况如下：2021-0

42、1-01：投资20000万元2021-05-01：投资50000万元2021-08-12：投资30000万元那么，若预计投资回报率为8%，到2022年01月01日时，飞鱼公司该项目投资终值是多少？,应用案例飞鱼公司打算投资一芯片项目，根据投资协议，各个阶段投,应用案例,应用案例引入pandas模块变量定义基础数据构造日期格式化计,Python管理会计应用,项目投资决策,08,Python管理会计应用项目投资决策08,应用案例,卡卡公司计划引入新生产线，项目总投资2000万元，建设期2年，第1年年初投资1200万元，第二年年初投资800万元。项目投产后，预计每年年末销售收入、付现成本及折旧与摊销

43、如表3-1所示。卡卡公司适用的企业所得税税率为15%，项目预期投资回报率为8%。请评估卡卡公司该投资计划是否可行。,应用案例卡卡公司计划引入新生产线，项目总投资2000万元，建,应用案例,应用案例引入pandas模块导入 数据计算营业利,Python管理会计应用,本量利分析,08,Python管理会计应用本量利分析08,应用案例,运动鞋市场售价大约为100元/双，预估每双运动鞋原材料、人工成本等变动成本为50元，预估房租、机器设备等固定成本为100000元/月，推算销售量为3000双/月。请问：运动鞋的单位边际贡献、月销售额、变动成本、月边际贡献、月营业利润分别是多少？,应用案例运动鞋市场售价

44、大约为100元/双，预估每双运动鞋原材,应用案例,应用案例引入pandas模块定义本量利函数赋值计算,Python管理会计应用,标准成本差异分析,08,Python管理会计应用标准成本差异分析08,应用管会知识,应用管会知识标准成本构成直接材料标准成本单位产品的标准用量,应用管会知识,应用管会知识直接材料 成本差异 直接材料价格差异实,应用案例,案例：北京加旺制衣厂有限公司3月的预算损益与实际损益对比、单位产品标准成本数据与实际成本数据表如下图。请进行标准成本差异分析（直接材料、直接人工、变动制造费用差异分析）。,应用案例案例：北京加旺制衣厂有限公司3月的预算损益与实际损益,应用案例,应用案例

45、引入pandas 模块导入 数据计算实,Python管理会计应用,固定预算与弹性预算,08,Python管理会计应用固定预算与弹性预算08,应用管会知识,应用管会知识项目固定预算弹性预算概念以预算期内正常的、最可能,应用案例,请问：实际数和固定预算、弹性预算的单价、单位变动成本、单位边际贡献、销售量、销售额、变动成本、边际贡献、固定成本、营业利润差异分别是多少？,应用案例实际执行数固定 预算数弹性单价（元/双）12010,应用案例,应用案例引入pandas模块自定义本量利函数计算固定预算数计,Python管理会计应用,定期预算与滚动预算,08,Python管理会计应用定期预算与滚动预算08,应

46、用管会知识,应用管会知识项目定期预算滚动预算概念在编制预算时，以不变的会,应用案例,假设：运动鞋单价每月增长0.3%，单位变动成本每月增长0.2%，销量、固定成本分别在前三个月平均数基础上增长0.2%、0.1%，请以月为编制周期，编制滚动预算表，预测未来6个月的营业利润。,应用案例月份202104202105202106单价（元/双,实现步骤,问题解析：,实现步骤问题解析：条件与问题思路条件：已知近3个月单价、单位,应用案例,应用案例引入pandas模块自定义本量利函数计算实际营业利润,Python财务综合应用,上市公司财务指标可视化分析与应用,09,Python财务综合应用上市公司财务指标可

47、视化分析与应用09,应用案例,在传统的财务分析方法中，通常通过盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力、现金流量等不同维度的指标计算，综合评价一个企业的财务状况。在数字经济时代，这些数据都很容易从开放的数据源中获取，大大减少了计算工作。本案例将以白色家电行业为例，通过完整的数据分析程序，对近10年来的盈利情况展开分析。,应用案例在传统的财务分析方法中，通常通过盈利能力、营运能力、,应用案例,应用案例引入模块读取并整理数据经济数据可视化导入A股数据现金,可视化分析,可视化分析,可视化分析,可视化分析,Python财务综合应用,上市公司行业数据可视化分析与应用,09,Python财务综合应用上市公司行业数据可视化分析与应用09,应用案例,近年来，计算机痛惜行业发展迅猛，为了更好地了解计算机通信行业的发展情况，从中商产业研究院中获取PC、服务器及硬件的相关企业列表，并通过Python获取企业的财报信息，对行业内的上市公司进行综合分析和比较。,应用案例近年来，计算机痛惜行业发展迅猛，为了更好地了解计算机,应用案例,应用案例引入模块读取并整理数据经济数据可视化导入A股数据现金,可视化分析,可视化分析,可视化分析,可视化分析,