Python财经应用-编程基础、数据分析与可视化课件 第8章-Python在财经中的典型应用

Python财经应用：编程基础、数据分析与可视化第八章Python在财经中的典型应用中国农业大学李辉Python在财经中的典型应用本章围绕Python在财经数据分析中的典型应用展开，通过具体案例展示了如何利用Python解决实际的财务问题。章节内容涵盖了工资项目核算与薪资分析、资产负债表和利润表的编制，以及本量利分析等主题。每个案例都结合了实际背景、应用需求和财务知识，展示了如何利用Python进行数据处理、计算和可视化。通过这些案例，读者可以学习如何将Python应用于财经领域，提高数据分析效率，优化财务决策。工资项目核算与薪资分析第八章Python在财经中的典型应用1.背景某企业需要对员工的工资进行核算和分析，包括基本工资、加班费、社保扣除等项目。企业希望通过Python自动化处理工资数据，生成工资单并进行薪资结构分析。2.应用需求读取员工工资数据（如Excel或CSV文件）。假定计算每个员工的总工资（基本工资+加班费-社保扣除）。分析薪资结构，例如基本工资占比、加班费占比等。生成工资单并导出为Excel或PDF格式。Python在财经中的典型应用——工资项目核算与薪资分析3.财务知识描述工资核算涉及多个项目，包括基本工资、加班费、奖金、社保扣除等。企业需要确保工资计算的准确性，并通过薪资结构分析优化人力成本。工资数据的示例内容，可以保存为CSV文件（如salary_data.csv）：employee_id,name,basic_salary,overtime,social_security1,张三,5000,500,3002,李四,6000,300,4003,王五,5500,200,3504,赵六,4800,400,2505,钱七,5200,350,300Python在财经中的典型应用——工资项目核算与薪资分析Python在财经中的典型应用——工资项目核算与薪资分析代码实现：

importpandasaspd#读取工资数据data=pd.read_csv("salary_data.csv")#计算总工资data['total_salary']=data['basic_salary']+data['overtime']-data['social_security']#分析薪资结构data['basic_ratio']=data['basic_salary']/data['total_salary']data['overtime_ratio']=data['overtime']/data['total_salary']#生成工资单data.to_excel("salary_report.xlsx",index=False)#打印结果print("工资单已生成并导出到salary_report.xlsx")资产负债表的编制第八章Python在财经中的典型应用1.背景某企业需要编制资产负债表，汇总资产、负债和所有者权益的数据，并确保财务报表的准确性。2.应用需求从多个数据源（如ERP系统、Excel文件）读取财务数据。汇总资产、负债和所有者权益。确保资产总额等于负债加所有者权益。生成资产负债表并导出为Excel或PDF格式。3.财务知识描述资产负债表是企业财务状况的快照，展示企业在某一特定日期的资产、负债和所有者权益。资产总额必须等于负债加所有者权益。Python在财经中的典型应用——资产负债表的编制4.所需数据以下是资产负债表所需数据的示例内容，可以保存为CSV文件：assets.csv：item,amount现金,50000应收账款,80000存货,120000固定资产,200000liabilities.csv：item,amount短期借款,50000应付账款,70000长期借款,100000equity.csv：item,amount实收资本,200000留存收益,30000Python在财经中的典型应用——资产负债表的编制Python在财经中的典型应用——资产负债表的编制代码实现：

importpandasaspd#读取财务数据assets=pd.read_csv("assets.csv")liabilities=pd.read_csv("liabilities.csv")equity=pd.read_csv("equity.csv")#汇总数据total_assets=assets['amount'].sum()total_liabilities=liabilities['amount'].sum()total_equity=equity['amount'].sum()Python在财经中的典型应用——资产负债表的编制代码实现：

#检查平衡ifabs(total_assets-(total_liabilities+total_equity))>0.01:raiseValueError("资产负债表不平衡")#生成资产负债表balance_sheet=pd.DataFrame({'项目':['总资产','总负债','所有者权益'],'金额':[total_assets,total_liabilities,total_equity]})#导出到Excelbalance_sheet.to_excel("balance_sheet.xlsx",index=False)#打印结果print("资产负债表已生成并导出到balance_sheet.xlsx")利润表的编制第八章Python在财经中的典型应用1.背景某企业需要编制利润表，汇总收入、成本和费用的数据，并计算净利润。2.应用需求

从多个数据源（如销售数据、成本数据）读取财务数据。

计算毛利、营业利润、税前利润和净利润。

生成利润表并导出为Excel或PDF格式。

分析利润表的关键指标，如毛利率、净利率等。3.财务知识描述利润表展示企业在某一会计期间的经营成果，包括收入、成本、费用和利润。毛利率和净利率是衡量企业盈利能力的重要指标。Python在财经中的典型应用——利润表的编制4.所需数据以下是利润表所需数据的示例内容，可以保存为CSV文件：revenue.csv：item,amount产品A销售收入,500000产品B销售收入,300000服务收入,200000cost_of_goods_sold.csv：item,amount产品A成本,200000产品B成本,150000服务成本,50000operating_expenses.csv：item,amount销售费用,100000管理费用,80000研发费用,50000Python在财经中的典型应用——利润表的编制Python在财经中的典型应用——利润表的编制代码实现：

importpandasaspd#读取财务数据revenue=pd.read_csv("revenue.csv")cost_of_goods_sold=pd.read_csv("cost_of_goods_sold.csv")operating_expenses=pd.read_csv("operating_expenses.csv")tax_rate=0.25#税率#计算各项指标total_revenue=revenue['amount'].sum()total_cogs=cost_of_goods_sold['amount'].sum()total_expenses=operating_expenses['amount'].sum()gross_profit=total_revenue-total_cogsoperating_profit=gross_profit-total_expensestax=operating_profit*tax_ratenet_profit=operating_profit-taxPython在财经中的典型应用——利润表的编制代码实现：

#计算毛利率和净利率gross_margin=gross_profit/total_revenuenet_margin=net_profit/total_revenue#生成利润表income_statement=pd.DataFrame({'项目':['总收入','总成本','毛利','总费用','营业利润','所得税','净利润'],'金额':[total_revenue,total_cogs,gross_profit,total_expenses,operating_profit,tax,net_profit]})Python在财经中的典型应用——利润表的编制代码实现：

#导出到Excelincome_statement.to_excel("income_statement.xlsx",index=False)#打印结果print(f"毛利率:{gross_margin:.2%}")print(f"净利率:{net_margin:.2%}")print("利润表已生成并导出到income_statement.xlsx")本量利分析第八章Python在财经中的典型应用1.背景某企业推出了一款新产品，需要通过本量利分析确定盈亏平衡点，并分析不同销量对利润的影响。2.应用需求输入固定成本、单位变动成本和单位售价。计算盈亏平衡点（销量和销售额）。分析不同销量下的利润变化。生成盈亏平衡点的可视化图表。3.财务知识描述本量利分析是一种财务分析方法，用于研究成本、销量和利润之间的关系。盈亏平衡点是企业总收入等于总成本的点。Python在财经中的典型应用——本量利分析Python在财经中的典型应用——本量利分析代码实现：

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数fixed_cost=100000#固定成本variable_cost_per_unit=50#单位变动成本selling_price_per_unit=100#单位售价#计算盈亏平衡点break_even_units=fixed_cost/(selling_price_per_unit-variable_cost_per_unit)break_even_revenue=break_even_units*selling_price_per_unit#分析不同销量下的利润units=np.arange(0,3000,100)profit=(selling_price_per_unit-variable_cost_per_unit)*units-fixed_costPython在财经中的典型应用——本量利分析代码实现：

#可视化plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(units,profit,label='利润')plt.axhline(0,color='r',linestyle='--',label='盈亏平衡点')plt.xlabel('销量')plt.ylabe