python财务数据分析与可视化（源码+数据集）【独一无二】

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目录

• python财务数据分析与可视化（源码+数据集）【独一无二】
• 1. 设计要求
• 2. 设计思路
• • • **1. 数据加载与清理部分：**
    • **2. 数据筛选与处理：**
    • **3. 数据可视化部分：**
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1. 设计要求

设计要求：该项目旨在使用pandas库对财务数据进行清洗、处理和分析，计算“流动资产占比”比率，并通过pyecharts生成折线图进行可视化展示。要求加载CSV文件，清理无效列，确保列名和数据格式规范，筛选特定时间段的数据，计算财务指标并保留2位小数。最终，生成一个包含标题、坐标轴名称、图例和工具箱的交互式折线图，并保存为HTML文件供展示。

2. 设计思路

1. 数据加载与清理部分：

• 加载数据：

  data = pd.read_csv('cwbbzy_600871.csv')
  

  代码首先通过pandas库的read_csv函数加载CSV文件中的数据。data变量存储了加载后的数据。

• 处理列名：

  data.columns = data.columns.astype(str).str.strip()
  

  对数据的列名进行处理，确保列名为字符串格式且去除首尾空格，这有助于避免在后续处理中因为列名不一致而产生错误。

• 删除无效列：

  data = data.drop(columns=['Unnamed: 15'])
  

  删除了无用的列Unnamed: 15，该列可能是CSV文件中自动生成的无效列。

• 处理列名为日期格式：

  data.columns = pd.to_datetime(data.columns, errors='coerce')
  data = data.loc[:, data.columns.notna()]
  

  将所有列名转换为日期格式，以便进行日期排序和筛选。无效日期会被转换为NaT（即缺失值），然后将这些无效的列删除。

2. 数据筛选与处理：

• 筛选特定数据行：

  filtered_data = data.loc[['流动资产合计(万元)', '资产总计(万元)']]
  

  从原数据中筛选出‘流动资产合计(万元)’和‘资产总计(万元)’这两行数据，以便进行后续分析。

• 数据转换：

  filtered_data = filtered_data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
  

  将筛选后的数据中的字符串数据转换为浮点数，便于计算和分析。

• 计算“流动资产占比”：

  filtered_data.loc['流动资产占比'] = filtered_data.loc['流动资产合计(万元)'] / filtered_data.loc['资产总计(万元)']
  

  计算‘流动资产占比’的比率，即流动资产合计占总资产的比例。这个数据对财务分析至关重要，通常用来衡量公司的流动性。

3. 数据可视化部分：

• 导入折线图模块：

  from pyecharts.charts import Line
  

  使用pyecharts库中的折线图（Line）类进行数据的可视化。

• 设置全局配置：

  line_chart.set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="财务指标分析", pos_left="center"),
      legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="5%"),
      xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="年份"),
      yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="比率"),
      toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()
  )
  

  设置折线图的标题、图例位置、坐标轴名称和工具箱选项。工具箱通常包含诸如下载图表、缩放等交互功能。

• 展示图表：

  line_chart.render_notebook()
  line_chart.render("financial_analysis.html")
  

在Jupyter Notebook中显示图表，并将图表保存为HTML文件以供外部查看。

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