Python财务大数据分析与可视化（微课版） 课件 第3章 Python 财务数据 预处理

第3章Python财务数据

预处理主讲人：__________Python财务大数据分析与可视化

（慕课版）学习目标（1）理解数据预处理的基本概念，以及数据获取、数据导入、数据清洗、数据整合环节间的关系；（2）了解通过金融数据平台、第三方库和网络爬虫获取财务数据的方法；（3）掌握从Excel文件和CSV文件导入数据的方法，并了解如何从数据库导入数据；（4）掌握处理财务数据中的缺失值、实现数据去重和数据类型转换的方法，并了解异常值的处理方法；（5）掌握数据整合的方法，包括合并数据集和关联数据集。

知识导图3.1数据预处理概述数据预处理是在进行数据分析之前，对原始数据进行的一系列处理操作，其作用是将原始的、杂乱的数据转换为更清晰、适合后续分析和处理的数据。3.1.1数据预处理的重要性数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步，其重要性主要体现在以下几个方面。（1）保证数据完整性（2）确保数据准确性（3）实现数据一致性3.1.2数据预处理工具pandas特别适用于处理结构化数据，具备高效的数据结构和丰富的数据处理功能，主要体现在以下几个方面。（1）数据呈现方面（2）数据获取方面（3）数据清洗方面（4）数据整合方面3.1.3数据预处理流程数据预处理流程包括以下几个关键环节。（1）数据获取（2）数据导入（3）数据清洗（4）数据整合3.2财务数据获取财务数据是进行企业分析、投资决策和风险管理的基础，因此获取高质量、准确的财务数据是数据分析的第一步。对初学者而言，选择合适的数据来源及掌握正确的数据获取方法尤为重要。3.2.1从金融数据平台获取从金融数据平台获取财务数据是最直接的途径之一，以下是一些常用金融数据平台的介绍。（1）科云大数据中心（2）东方财富网（3）证券交易所官方网站3.2.2通过第三方库获取通过第三方库获取财务数据是非常高效的方法之一。获取财务数据主要可用的第三方库包括yfinance库和AKShare库，其中yfinance库主要提供美国市场的股票数据，而AKShare库在获取我国市场金融数据方面具有明显优势，特别适合我国的金融分析师和数据科学家使用。3.2.3利用网络爬虫获取网络爬虫技术便成为一种高效的解决方案，它能够自动化地获取所需的数据。利用网络爬虫获取财务数据的详细步骤如下。第1步：发送请求。第2步：处理响应。第3步：解析响应内容提取数据。第4步：存储数据。3.3财务数据导入本节先介绍数据的导入形式，然后从以下3个方面讲解数据的导入方法：从Excel文件导入数据、从CSV文件导入数据及从数据库导入数据。3.3.1数据导入形式当数据从Excel文件、CSV文件或数据库导入时，通常会将其转换为DataFrame结构，以便于后续的清洗和分析等操作。3.3.2从Excel文件导入数据Excel文件能够以直观的表格形式展示数据，它可以包含多个工作表（Sheet），以对不同类型或阶段的财务数据进行分类存放。3.3.3从CSV文件导入数据CSV文件以简洁、通用的文本格式存储数据，在不同系统间的数据交换和共享场景中有着广泛应用。pandas库中的read_csv()方法能将CSV文件存储的数据导入Python环境，并自动转换为DataFrame。3.3.4从数据库导入数据在处理规模较大的财务数据时，数据库是一种常用的存储方式。Python提供了多种库，可以方便地与不同类型的数据库进行交互。以下以MySQL数据库为例，介绍如何从数据库导入数据。第1步：安装SQLAlchemy库和PyMySQL库。第2步：连接到数据库。第3步：从数据库中读取数据。第4步：关闭数据库连接。3.4财务数据清洗财务数据清洗正是解决这些问题的关键环节，首先，通过数据清洗可以消除数据中的“噪声”，确保分析的准确性；其次，规范化的数据处理能够提高不同部门、不同时期数据的可比性；最后，完整可靠的数据集是后续财务分析的前提条件。3.4.1处理缺失值数据中存在缺失值是指在数据集的某些位置上，由于各种原因而出现数据不存在、未知或未定义的情况。财务数据中的缺失值可能源于多种因素，如数据录入不完整、数据获取渠道的限制等。1．识别缺失值2．填充缺失值3．过滤缺失值3.4.2处理异常值异常值是指数据偏离正常范围的值，它并不是错误值，但也会对数据分析产生影响。因此，在分析数据前，也需要对此类数据进行识别和清理。3.4.3数据去重重复值会增加数据量，但不会增加有效信息，而且可能导致统计分析结果出现偏差，如平均值、方差等统计指标的计算会因重复值而失真。1．识别重复值2．删除重复值3.4.4数据类型转换不同的数据类型具有不同的含义和用途。正确的数据类型能够支撑数据含义的正确表示，很多数据分析和处理操作需要针对特定类型的数据进行。1．日期数据格式统一2．数值格式规范化3.5财务数据整合整合财务数据可以构建一个完整、清晰的财务图景，帮助企业管理者全面、准确地了解企业的财务健康状况，包括收入来源的稳定性、成本支出的合理性、资产的有效利用程度和负债的风险状况等。3.5.1合并数据集合并数据集通常是为了将多个数据集整合为一个更大的数据集，以便进行统一的分析、处理和存储等操作，强调的是数据的物理合并。3.5.2关联数据集在企业或组织的信息系统中，数据往往存储在不同的数据库、数据表或系统模块中。例如，在一个电商企业中，客户的基本信息可能存储在客户关系管理系统中，而订单信息存储在电商交易系统中。如果不对数据进行关联，这些数据就会形成“孤岛”，无法完整地反映业务全貌。任务实训——实训1：电商财务数据预处理【实训背景】在电商领域，财务数据是企业运营状况的直接反映，涵盖订单信息、成本明细、收入流水等多方面数据。这些数据来源广泛，格式不一，质量参差不齐。通过对电商财务数据的有效处理和分析，企业能够精准把握财务状况，制定合理的经营策略。本次实训旨在帮助读者掌握电商财务数据的预处理流程。【实训目标】1．熟练掌握使用pandas从CSV文件、Excel文件导入数据的方法。2．掌握多种数据清洗方法，能够处理财务数据中的缺失值、重复值和异常值，提升数据质量。3．学会数据类型转换技巧，针对财务数据中的特殊字段（如金额、日期等）进行准确的数据类型转换，确保数据的一致性和可用性。4．掌握数据整合的方法，将多个数据源的财务数据进行关联，构建完整的电商财务数据集。【实训步骤】第1步：数据导入。第2步：数据清洗。任务实训——实训2：上市公司销售数据预处理【实训背景】某企业积累了海量的销售数据，这些数据分散在不同的数据源中，它们的格式和质量参差不齐。为了从这些数据中挖掘出有价值的信息，需要对销售数据进行有效的预处理。本次实训以两份来源不同但字段类似的销售数据为基础，模拟真实场景下的数据处理流程。【实训目标】1．熟练掌