Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件

1、Python 基礎(chǔ)Python 概述01Python 基礎(chǔ)Python 概述01Python的應(yīng)用方向爬蟲爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析圖片處理Python的應(yīng)用方向爬蟲爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析圖片處理大勢所趨財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)智能財(cái)務(wù)RPA財(cái)務(wù)機(jī)器人大勢所趨財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)智能財(cái)務(wù)RPA財(cái)務(wù)機(jī)器人Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件Python 基礎(chǔ)“Hello Python” 寫下我們第一個(gè)程序01Python 基礎(chǔ)“Hello Python”01Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件輸出最簡單的Python程序，輸出一句話：“這是財(cái)務(wù)人的第一個(gè)Python程序”，如何實(shí)現(xiàn)呢？print函數(shù)()也可以接受多個(gè)文本，用逗號隔開。Python

2、提供了print()函數(shù)，可以非常簡單地實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。輸出最簡單的Python程序，輸出一句話：“這是財(cái)務(wù)人的第一給程序加點(diǎn)佐料：注釋定義：一些說明性的語句，輔助理解或記憶（程序不做任何操作）。多行注釋以3個(gè)單引號（或雙引號）將文字包裹起來，寫法如下：單行注釋以 # 號開頭，有兩種寫法： 單獨(dú)占一行 寫在代碼后給程序加點(diǎn)佐料：注釋定義：一些說明性的語句，輔助理解或記憶（輸入想要更靈活地輸出我想要的東西怎么辦？比如上文中【固定資產(chǎn)原值】的金額不想寫死在輸出語句中，而想在程序執(zhí)行時(shí)再告訴它？Python提供了input()函數(shù)，可以讓用戶輸入。金額輸入完成后，按下回車輸入想要更靈活地輸出我想要的東

3、西怎么辦？比如上文中【固定資產(chǎn)小結(jié)用print() 輸出，input()輸入。#、或后面可以寫注釋，多寫注釋能幫助我們理解程序。小結(jié)用print() 輸出，input()輸入。Python 基礎(chǔ)語法變量與賦值02Python 基礎(chǔ)語法變量與賦值02Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件什么是變量變量按字面理解就是會變化的量money = 100變量名稱賦值數(shù)據(jù)語法：變量 = 數(shù)據(jù)賦值規(guī)則：1.等號右邊有運(yùn)算時(shí)，算出結(jié)果后再賦值給變量。 2.變量可以被多次賦值，并且每一次賦值會覆蓋原來的值。小貼士：“=”不代表數(shù)學(xué)上的相等什么是變量變量按字面理解就是會變化的量money = 變量的命名規(guī)則python規(guī)

4、定了命名時(shí)要遵循以下四條原則：1. 對大小寫敏感 Andyandy2. 第一個(gè)字符必須是字母表中字母或者下劃線3. 只能包含字母，數(shù)字和下劃線4. 不能使用某些特殊單詞變量的命名規(guī)則python規(guī)定了命名時(shí)要遵循以下四條原則：1小結(jié)現(xiàn)在，讓我們來回顧一下知識點(diǎn)： 變量賦值：變量 = 數(shù)據(jù) 變量可以被多次賦值，每一次賦值替換原來的值。 變量的命名規(guī)則：由字母，數(shù)字，下劃線組成，不能以數(shù)字開頭。 命名時(shí)見名知意且使用駝峰命名法。小結(jié)現(xiàn)在，讓我們來回顧一下知識點(diǎn)：Python 基礎(chǔ)語法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型02Python 基礎(chǔ)語法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型02Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)如何存儲財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)如何存儲

5、數(shù)據(jù)類型注意：不管是數(shù)字還是文字，在Python中都屬于數(shù)據(jù) 數(shù)值：主要用于存儲金額數(shù)據(jù)，一般是浮點(diǎn)數(shù) 字符串：存儲科目名稱、公司名稱等等文本型數(shù)據(jù) 列表：是一種有序的集合，比如通訊錄列表 字典：多個(gè)有映射關(guān)系的數(shù)據(jù)，可以存儲在一個(gè)字典里，比如科目及余額數(shù)據(jù)類型注意：不管是數(shù)字還是文字，在Python中都屬于數(shù)據(jù)算術(shù)運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例+加 - 兩個(gè)對象相加a + b 輸出結(jié)果 16-減 - 得到負(fù)數(shù)或是一個(gè)數(shù)減去另一個(gè)數(shù)a - b 輸出結(jié)果 -4*乘 - 兩個(gè)數(shù)相乘或是返回一個(gè)被重復(fù)若干次的字符串a(chǎn) * b 輸出結(jié)果 60/除 - a除以bb / a 輸出結(jié)果 1.6666666666666

6、667%取余 - 返回除法的余數(shù)b % a 輸出結(jié)果 4*乘方 - 返回a的b次冪a * b 輸出結(jié)果 60466176假設(shè)變量a = 6, b = 10算術(shù)運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例+加 - 兩個(gè)對象相加a + b 輸賦值運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例=簡單的賦值運(yùn)算符c = a + b 將 a + b 的運(yùn)算結(jié)果賦值為c+=加法賦值運(yùn)算符c += a 等效于 c = c + a-=減法賦值運(yùn)算符c -= a 等效于 c = c - a*=乘法賦值運(yùn)算符c *= a 等效于 c = c * a/=除法賦值運(yùn)算符c /= a 等效于 c = c / a%=取模賦值運(yùn)算符c %= a 等效于 c = c % a

7、*=冪賦值運(yùn)算符c *= a 等效于 c = c * a假設(shè)變量a = 6, b = 10賦值運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例=簡單的賦值運(yùn)算符c = a + b比較運(yùn)算符運(yùn)算符描述實(shí)例=等于 - 比較對象是否相等(a = b)返回False!=不等于 - 比較兩個(gè)對象是否不相等(a != b)返回True大于 - 返回a是否大于b(a b)返回False小于 - 返回a是否小于b(a =大于等于 - 返回a是否大于等于b(a = b)返回False=小于等于 - 返回a是否小于等于b(a = b)返回True所有比較運(yùn)算符返回1表示True，返回0表示False假設(shè)變量a = 6, b = 10比較運(yùn)算

8、符運(yùn)算符描述實(shí)例=等于 - 比較對象是否相等(a 邏輯運(yùn)算符假設(shè)變量a = True, b = False運(yùn)算符邏輯表達(dá)式描述實(shí)例anda and b布爾與 - 只有a與b都為True時(shí)，a and b才返回True，否則返回False(a and b)返回Falseora or b布爾或 - 如果a與b任意一個(gè)為True，a or b返回True，否則返回False(a or b)返回Truenotnot a布爾非 - 如果a為True，返回False。如果a為False，返回Truenot(a and b)返回True邏輯運(yùn)算符假設(shè)變量a = True, b = False運(yùn)算運(yùn)算優(yōu)先級如

9、果一個(gè)公式里出現(xiàn)了多種運(yùn)算符，運(yùn)算符的計(jì)算是有先后順序的。下表對Python中運(yùn)算符的優(yōu)先順序進(jìn)行了總結(jié)（從最低優(yōu)先級到最高優(yōu)先級）。相同單元格內(nèi)的運(yùn)算符從左至右（除了冪運(yùn)算是從右至左）。運(yùn)算符描述=賦值運(yùn)算符or邏輯運(yùn)算符或orand邏輯運(yùn)算符與andnot x邏輯運(yùn)算符非notin, not in, is, is not, , , =, !=, =比較運(yùn)算符，成員運(yùn)算符+, -加和減*, /, /, %乘，除，整除，取余*乘方運(yùn)算優(yōu)先級如果一個(gè)公式里出現(xiàn)了多種運(yùn)算符，運(yùn)算符的計(jì)算是有先字符串的定義如果字符串內(nèi)部既包含 又包含 怎么辦？可以用轉(zhuǎn)義字符來標(biāo)識，比如： 表示 ” 表示” n 表示

10、換行符 表示反斜杠 字符串是以單引號 或 雙引號 括起來的任意文本字符串的定義如果字符串內(nèi)部既包含 又包含 怎么辦？可字符串的常規(guī)操作字符串是一種字符的集合，集合中的每個(gè)字符都會有一個(gè)位置標(biāo)識，我們稱為索引。字符串的常規(guī)操作字符串是一種字符的集合，集合中的每個(gè)字符都會字符串的常規(guī)操作假設(shè)變量a =“Hello”, b =“Python”運(yùn)算符描述實(shí)例結(jié)果+字符串連接注意：只能將字符串與字符串拼接a + bHelloPython*重復(fù)輸出字符串a(chǎn) * 2HelloHello通過索引獲取字符串中字符a1e:截取字符串中的一部分（或者叫“切片”）a1:4ell字符串的常規(guī)操作假設(shè)變量a =“Hell

11、o”, b =“Py小結(jié)Python常見的基本數(shù)據(jù)類型有： 整型（int），浮點(diǎn)型（float），字符串（str）。Python的運(yùn)算優(yōu)先級口訣： “從左往右看，括號優(yōu)先算，先乘除后加減，再比較，再邏輯”。小結(jié)Python常見的基本數(shù)據(jù)類型有：Python 基礎(chǔ)語法高級數(shù)據(jù)類型02Python 基礎(chǔ)語法高級數(shù)據(jù)類型02Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件列表listDemo = 現(xiàn)金, 銀行賬款, 應(yīng)收金額listDemo = listDemo = 現(xiàn)金, 銀行賬款, 應(yīng)收金額listDemo = 1000, 2000, 3000listDemo = 1000, 銀行賬款, True, 50, 10

12、0, 應(yīng)收金額列表listDemo = 現(xiàn)金, 銀行賬款, 應(yīng)索引listDemo = 現(xiàn)金, 銀行賬款, 應(yīng)收金額列表中的每個(gè)元素都會有一個(gè)位置標(biāo)識，我們稱為索引。012索引對應(yīng)索引的值listDemo0listDemo1listDemo2索引listDemo = 現(xiàn)金, 銀行賬款, 應(yīng)列表的計(jì)算操作符描述+拼接*重復(fù)獲取:截取列表的計(jì)算操作符描述+拼接*重復(fù)獲取:截取列表的操作操作符描述list.append(obj)在列表末尾添加新的元素list.insert(index,obj)將元素插入列表中指定的位置list.extend(seq)在列表末尾一次性追加另一個(gè)序列中的多個(gè)值（用新列表

13、擴(kuò)展原來的列表）list.pop(index=-1)移除列表中的一個(gè)元素（默認(rèn)最后一個(gè)元素），并且返回該元素的值list.remove(obj)移除列表中某個(gè)元素的第一個(gè)匹配項(xiàng)list.sort(cmp=None, key=None,reverse=Flase)對原列表進(jìn)行排序（只能對相同類型的元素進(jìn)行排序）列表的操作操作符描述list.append(obj)在列表末字典的定義dictionary = “1001” : “庫存現(xiàn)金” , “1002” : “銀行存款”, “1012” : “其他貨幣資金”我是一個(gè)元素我是元素的key我是元素的value字典的定義dictionary = “10

14、01” : “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操作符描述dictkey訪問字典里的值dictkey=修改值dictkey=添加鍵值對del dictkey刪除鍵值對del dict刪除字典dict.keys()以列表返回所有鍵dict.values()以列表返回所有值dict.items()返回所有鍵值對字典的操作操作符描述dictkey訪問字典里的值dict小結(jié)列表：是有序的，可以通過索引存??；值可以重復(fù)字典：是無序的，要通過鍵來獲取值；鍵是唯一的，值可重復(fù) 小結(jié)列表：Python 進(jìn)階語法條件 分支語句的應(yīng)用03Python 進(jìn)階語法條件 分支語句的應(yīng)用03Pyt

15、hon開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件if-else 條件判斷語句語法格式if 條件 :條件成立要做的事情else : 不滿足條件時(shí)要做的事情if-else 條件判斷語句語法格式if 條件 :多條件判斷if - elif - else語句語法格式if 條件1 :條件1 成立要做的事情elif 條件2 :條件2 成立要做的事情elif 條件3 :條件3 成立要做的事情else :以上條件都不滿足時(shí)要做的事情多條件判斷if - elif - elseif 條件1 :小結(jié)Python 用縮進(jìn)來控制結(jié)構(gòu)，代碼的縮進(jìn)為4個(gè)空格if 后面要有空格 且判斷條件以冒號結(jié)尾elif 、else必須和 if 一起使用if 語句

16、執(zhí)行是自上而下判斷的，如果滿足某個(gè)條件，把該條件對應(yīng)的語句執(zhí)行后，就不會再執(zhí)行剩下的elif/else小結(jié)Python 用縮進(jìn)來控制結(jié)構(gòu)，代碼的縮進(jìn)為4個(gè)空格Python 進(jìn)階語法循環(huán) 批量處理我們的數(shù)據(jù)03Python 進(jìn)階語法循環(huán) 批量處理我們的數(shù)據(jù)03while 循環(huán)語句語法格式 while 條件 : 滿足條件時(shí)要執(zhí)行的代碼while 循環(huán)語句語法格式 while 條件 :for-in 循環(huán)語句語法格式for 變量 in 列表 : # in表達(dá)從列表中依次取值，又稱為遍歷 代碼塊 # 滿足條件時(shí)要執(zhí)行的代碼如果沒有下一個(gè)元素for-in 循環(huán)語句語法格式for 變量 in 列表 : br

17、eak 語句語句語法格式while 條件1 : 代碼塊 # 滿足條件時(shí)要執(zhí)行的代碼 if 條件2 : break # 當(dāng)滿足條件2時(shí)終止循環(huán)for 變量 in 列表 : 代碼塊 # 滿足條件時(shí)要執(zhí)行的代碼 if 條件3 : break # 當(dāng)滿足條件3時(shí)終止循環(huán)注意：break 只能用在循環(huán)中，除此以外不能單獨(dú)使用break 語句語句語法格式while 條件1 :for continue 語句語句語法格式while 條件1 : if 條件2 : continue # 當(dāng)滿足條件2時(shí)跳過本次循環(huán)，直接繼續(xù)下次循環(huán)。 代碼塊 # 滿足條件1時(shí)要執(zhí)行的代碼for 變量 in 列表 : if 條件3

18、: continue # 當(dāng)滿足條件時(shí)跳過本次循環(huán)，直接繼續(xù)下次循環(huán)。 代碼塊 # 滿足條件3時(shí)要執(zhí)行的代碼注意：contuinue 只能用在循環(huán)中，除此以外不能單獨(dú)使用continue 語句語句語法格式while 條件1 :f小結(jié)while循環(huán)是一種判斷型循環(huán)控制語句，只有當(dāng)循環(huán)條件被打破時(shí)，循環(huán)才會終止for-in循環(huán)是一種遍歷型循環(huán)，遍歷完序列中的每個(gè)元素后終止循環(huán)break語句是跳出循環(huán)，continue是跳出本次循環(huán)，進(jìn)入下一次循環(huán)小結(jié)while循環(huán)是一種判斷型循環(huán)控制語句，只有當(dāng)循環(huán)條件被Python 進(jìn)階語法函數(shù) 讓我們的算法重復(fù)使用03Python 進(jìn)階語法函數(shù) 讓我們的算法重

19、復(fù)使用03Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件type函數(shù)的調(diào)用過程：內(nèi)置函數(shù)Python提供了許多內(nèi)置函數(shù)，比如print()、input()、round()等round函數(shù)的調(diào)用過程：abs()dict()help()min()setattr()all()dir()hex()next()slice()any()divmod()id()object()sorted()ascii()enumerate()input()oct()staticmethod()bin()eval()int()open()str()bool()exec()isinstance()ord()sum()bytearray()f

20、ilter()issubclass()pow()super()bytes()float()iter()print()tuple()callable()format()len()property()type()chr()frozenset()list()range()vars()classmethod()getattr()locals()repr()zip()compile()globals()map()reversed()_import_()complex()hasattr()max()round()delattr()hash()memoryview()set()小貼士實(shí)現(xiàn)的功能內(nèi)置函數(shù)無法幫

21、你完成，你也可以自己創(chuàng)建函數(shù)type函數(shù)的調(diào)用過程：內(nèi)置函數(shù)Python提供了許多內(nèi)置函自定義函數(shù) 菜名( 辣度，酸度， 麻度 ) : 菜品# 調(diào)用函數(shù)并傳遞參數(shù)pickledFrog (微辣，少酸，微麻)語法：def注意：函數(shù)名命名規(guī)范同變量的命名規(guī)范一致函數(shù)名稱pickledFrog 參數(shù)return返回值自定義函數(shù) 菜名( 辣度，酸度， 麻度 ) :小結(jié)函數(shù)可以被重復(fù)調(diào)用內(nèi)置函數(shù)可以直接調(diào)用自定義函數(shù)使用 def 進(jìn)行函數(shù)定義 注意代碼塊的縮進(jìn)return 語句的作用：結(jié)束函數(shù)調(diào)用、返回值函數(shù)的傳參方式：位置參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)、默認(rèn)參數(shù)小結(jié)函數(shù)可以被重復(fù)調(diào)用Python 進(jìn)階語法模塊 讓已

22、編寫的代碼可以直接使用03Python 進(jìn)階語法模塊 讓已編寫的代碼可以直接使用0Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件什么是模塊python中的每個(gè)python文件是一個(gè)模塊。每個(gè)python文件中，封裝類似功能的變量、函數(shù)、類型等等，可以被其他的python模塊通過import關(guān)鍵字引入以實(shí)現(xiàn)重復(fù)使用。什么是模塊python中的每個(gè)python文件是一個(gè)模塊。模塊引入語句第一種方式：import + 模塊名稱（如引用多個(gè)模塊，請用逗號(英文半角) , 隔開）示例：模塊引入語句第一種方式：模塊引入語句第二種方式：from 模塊名 import 方法名（或者 * ）示例一：示例二：模塊引入語句第二種方

23、式：示例一：示例二：別名使用方式：import 模塊名 as 別名別名使用方式：import 模塊名 as 別名常見內(nèi)置模塊常見內(nèi)置模塊常見內(nèi)置模塊-random使用方式： import random random.函數(shù)名()常見方法： random(）randint( 起始值, 結(jié)束值 )randrange( 起始值, 結(jié)束值 )常見內(nèi)置模塊-random使用方式： import ran常見內(nèi)置模塊-datetime使用方式： import datetime datetime.函數(shù)名()常見方法：datetime.datetime.now()datetime.date.today()常見內(nèi)置

24、模塊-datetime使用方式： import d財(cái)務(wù)常用第三方模塊財(cái)務(wù)常用第三方模塊小結(jié)模塊引入的2種方式：1）import 模塊名2）from 模塊名 import 方法名或者 *常用內(nèi)置模塊 random 和 datetime常用第三方模塊Numpy、Matplotlib、Pandas小結(jié)模塊引入的2種方式：Pandas 基礎(chǔ)Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)04Pandas 基礎(chǔ)Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)04panel+data+analysispanel+data+analysisimport pandas as pdPandas是Python第三方庫，提供高性能易用數(shù)據(jù)類型和分析工具，常用于解決數(shù)

25、據(jù)分析任務(wù)。代碼引入規(guī)則模塊名自定義簡稱pandas介紹import pandas as pdPandas是Ppandas介紹Pandas包含兩種數(shù)據(jù)類型： DataFrame和Series。Series相當(dāng)于excel中任意一列數(shù)據(jù)DataFrame相當(dāng)于一張完整的Excel表格pandas介紹Pandas包含兩種數(shù)據(jù)類型： DataFrDataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)行索引數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)列索引DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)行索引數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)列索引DataFrame的定義定義規(guī)則：pd.DataFrame(數(shù)據(jù), columns = 列表，index = 列表)數(shù)據(jù)：多行數(shù)據(jù)組成的列表列索引：列表，缺省

26、默認(rèn)0開始行索引：列表缺省默認(rèn)0開始DataFrame的定義定義規(guī)則：pd.DataFrame(DataFrame的屬性屬性說明使用方法運(yùn)行結(jié)果index獲取行索引(行編號)df.index列表 columns獲取列索引（列的title名稱）df.columns列表 values獲取數(shù)據(jù)內(nèi)容df.values列表列表，列表，列表DataFrame的屬性屬性說明使用方法運(yùn)行結(jié)果index獲Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)索引數(shù)據(jù)Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)索引數(shù)據(jù)Series的定義定義規(guī)則：pd.Series( 數(shù)據(jù)列, 索引列 ) 數(shù)據(jù)列：可以由列表、字典等作為參數(shù)來創(chuàng)建索引列：可用列表自定義，必

27、須與數(shù)據(jù)列的個(gè)數(shù)匹配。缺省默認(rèn)從0開始Series的定義定義規(guī)則：pd.Series( 數(shù)據(jù)列, 小結(jié)知識點(diǎn)回顧： Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括索引列和數(shù)據(jù)，相當(dāng)于excel的一列數(shù)據(jù)。 DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包含行索引，列索引和數(shù)據(jù)，相當(dāng)于一頁excel的內(nèi)容。 DataFrame 有三種屬性：index、columns、values分別可以獲取行號、列名、數(shù)據(jù)內(nèi)容。小結(jié)知識點(diǎn)回顧：Pandas 基礎(chǔ)Pandas 文件操作04Pandas 基礎(chǔ)Pandas 文件操作04Pandas讀取Excel函數(shù)名稱及必要參數(shù)：read_excel ( io, sheet_name=0, index_

28、col=None, converters=None )參數(shù)解釋實(shí)例io文件路徑D:/python/學(xué)生信息.xlsx 或 rD:python學(xué)生信息.xlsxsheet_name = 0導(dǎo)入的sheet頁1.sheet name = 0，默認(rèn)導(dǎo)入第一頁, sheet序號從0開始2.sheet name = 表名，也可以直接輸入表名3.sheet name = Sheet2，代表第2個(gè)sheet，S要大寫index_col = None索引號1.默認(rèn)數(shù)據(jù)不帶行索引號，pandas自動(dòng)分配從0開始的索引號2.index_col = 0，以第一列作為行索引converters強(qiáng)制規(guī)定列數(shù)據(jù)類型con

29、verters = 列名: str, 列名: float Pandas讀取Excel函數(shù)名稱及必要參數(shù)：參數(shù)解釋實(shí)例iPandas寫入Excel函數(shù)名稱及必要參數(shù)：to_excel ( excel_writer, sheet_name = Sheet1, index=None)參數(shù)解釋實(shí)例excel_writer文件路徑D:/python/學(xué)生信息.xlsx或 rD:python學(xué)生信息.xlsxsheet_name = Sheet1要寫入的excel的sheet頁名稱1.默認(rèn)sheet名是Sheet12.sheet_name = 我想要的sheet名稱index = True是否輸出索引 i

30、ndexindex=True，默認(rèn)輸出index=None / False，不輸出Pandas寫入Excel函數(shù)名稱及必要參數(shù)：參數(shù)解釋實(shí)例e小結(jié)Pandas讀取Excel用read_excel文件路徑要用“/”，若用“”路徑前要加“r”sheet_name 有三種指定方式Pandas寫入Excel用to_excelsheet_name 有兩種指定方式多次寫入同一個(gè)文件都是覆蓋小結(jié)Pandas讀取Excel用read_excelPandas 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)讀取與計(jì)算04Pandas 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)讀取與計(jì)算04直接索引df 直接索引，有以下幾種方式：獲取列選取一列 df列名選取多列 df列名1, 列名2獲

31、取行按位置選取連續(xù)的行 dfn:m直接索引df 直接索引，有以下幾種方式：條件索引選取某列滿足一定條件的行： df(df列1 = 條件) 條件索引，可以通過條件在被選擇列中篩選出結(jié)果為True的記錄，常見的形式有：選取多列滿足一定條件的行：df(df列1 = 條件1) & (df列2 = 條件2) 注意：可以使用 &（并且）、|（或者） 操作符條件索引選取某列滿足一定條件的行： df(df列1索引器原始索引 & 自定義索引在Pandas兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（ Series和DataFrame ）中，原始索引和自定義索引并存。自定義行名自定義列名1自定義列名2a張三25b李四28c王五270 1012P

32、andas有2種索引應(yīng)用于DataFrame，可以幫助你快速定位到你想提取的行或列索引器原始索引 & 自定義索引在Pandas兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（ loc索引器locindex，column loc索引器內(nèi)只能使用自定義索引，如果數(shù)據(jù)中沒有自定義索引名，則索引名等于原始索引。根據(jù)index和column進(jìn)行選取，常見形式有以下幾種：選取一行 df.loc行l(wèi)oc索引器locindex，column 小結(jié)直接索引可獲取一列，多列，連續(xù)行的數(shù)據(jù)布爾索引可獲取列滿足條件的數(shù)據(jù)，多條件要用括號括起來loc索引器可獲取一行，多行多列組合，列滿足條件，連續(xù)行列的數(shù)據(jù)范圍：dfn:m前閉后開，df.locn:m全

33、閉合小結(jié)直接索引可獲取一列，多列，連續(xù)行的數(shù)據(jù)Pandas 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)連接與合并04Pandas 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)連接與合并04數(shù)據(jù)合并-concat語法格式pd.concat(objs, axis=0, join=outer, join_axes=None, ignore_index=False, sort=True)參數(shù)解釋objs連接對象，例如df1, df2axis軸向，0代表縱向連接，1代表橫向連接，默認(rèn)是0join連接方式，共有inner, outer，默認(rèn)是outerignore_index重建索引，默認(rèn)False不重建，ignore_index=True，重建索引，重建后會把自定義索引也

34、刪除sort默認(rèn)為True，將合并的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，設(shè)置為False可以提高性能數(shù)據(jù)合并-concat語法格式pd.concat(objs,數(shù)據(jù)連接-merge語法格式pd.merge(left, right, how=inner, on=None, left_on=None, right_on=None, sort=True) 參數(shù)功能left 和 right要連接的兩個(gè)不同的DataFrameHow連接方式，有l(wèi)eft、right、outer、inner，默認(rèn)為inner內(nèi)連接On指的是用于連接的列索引名稱，必須同時(shí)存在于左右兩個(gè)DataFrame中，如果沒有指定且其他參數(shù)也沒有指定，則以兩

35、個(gè)DataFrame列名交集作為連接鍵left_on左側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名，這個(gè)參數(shù)左右列名不同但代表的含義相同時(shí)非常的有用right_on右側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名Sort將合并的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，默認(rèn)為True，設(shè)置為False可以提高性能數(shù)據(jù)連接-merge語法格式pd.merge(left, r小結(jié)知識點(diǎn)回顧： concat可以實(shí)現(xiàn)橫向/縱向拼接merge只能橫向連接。 concat可以操作多張表，merge只能操作兩張表。 concat只能單純的表拼接，merge可以過濾進(jìn)行拼接。小結(jié)知識點(diǎn)回顧：Pandas 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)透視04Pandas 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)透視04

36、語法格式 參數(shù)解釋實(shí)例index=None數(shù)據(jù)透視表的行，必有index=月columns =None數(shù)據(jù)透視表的列columns=年values= None數(shù)據(jù)透視表的值，默認(rèn)所有數(shù)字列values=營業(yè)收入,凈 利 潤aggfunc=mean值計(jì)算方式默認(rèn)是mean平均值, sum, lenfill_value=NoneNaN用什么填充默認(rèn)不填充，可以用0填充NaNfill_value=0margins=False是否匯總margins=True時(shí)匯總margins_name=All匯總欄命名margins_name=Totaldf.pivot_table( index=None, col

37、umns=None, values=None, aggfunc=mean, fill_value=None, margins=False, margins_name=All )語法格式 參數(shù)解釋實(shí)例index=None數(shù)據(jù)透視表的行，小結(jié)知識點(diǎn)回顧： pivot_table函數(shù)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視分析。 pivot_table函數(shù)使用必須要指定透視的行，即index。 透視若需要匯總必須傳參數(shù)margins=True。小結(jié)知識點(diǎn)回顧：數(shù)據(jù)采集與清洗數(shù)據(jù)接口05數(shù)據(jù)采集與清洗數(shù)據(jù)接口05Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件案例講解案例：使用數(shù)據(jù)接口，采集上市公司盈利能力數(shù)據(jù)步驟一：了解接口規(guī)則步驟二：運(yùn)行示

38、范代碼步驟三：改寫代碼案例講解案例：使用數(shù)據(jù)接口，采集上市公司盈利能力數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)接口-知識點(diǎn)總結(jié)1、什么是數(shù)據(jù)接口？2、數(shù)據(jù)接口對比數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)采集上的優(yōu)勢（提供方整理過數(shù)據(jù)，比較規(guī)范與完整）3、數(shù)據(jù)接口的使用方法1）查看接口的網(wǎng)站或文檔2）試運(yùn)行示范代碼3）根據(jù)自己的需求改寫示范代碼4、改寫代碼的重點(diǎn)：數(shù)據(jù)接口的參數(shù)（ 重點(diǎn)）數(shù)據(jù)接口-知識點(diǎn)總結(jié)1、什么是數(shù)據(jù)接口？數(shù)據(jù)采集與清洗網(wǎng)頁爬蟲05數(shù)據(jù)采集與清洗網(wǎng)頁爬蟲05Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件爬蟲的概念如果你既沒有數(shù)據(jù)庫權(quán)限，又拿不到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)接口，數(shù)據(jù)爬蟲可能是你最后的手段。優(yōu)勢：“所見即所得”，不需要數(shù)據(jù)擁有者提供權(quán)限（數(shù)據(jù)庫或接口）劣勢

39、：數(shù)據(jù)有限（僅網(wǎng)頁上展示的）、網(wǎng)站反爬機(jī)制越來越完善爬蟲的概念如果你既沒有數(shù)據(jù)庫權(quán)限，又拿不到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)接口，數(shù)據(jù)案例講解案例：使用網(wǎng)頁爬蟲，從新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站上采集上市公司利潤表數(shù)據(jù)步驟一：查看數(shù)據(jù)所在的網(wǎng)頁步驟二：編寫代碼爬取網(wǎng)頁內(nèi)容步驟三：根據(jù)爬取網(wǎng)頁內(nèi)容篩選出我們要的結(jié)果案例講解案例：使用網(wǎng)頁爬蟲，從新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站上采集上市公司利潤網(wǎng)頁爬蟲-知識點(diǎn)總結(jié)1、什么是網(wǎng)頁爬蟲？（沒有數(shù)據(jù)庫權(quán)限與數(shù)據(jù)接口時(shí)最后的手段）2、爬蟲的應(yīng)用場景廣泛3、爬蟲不難，爬取網(wǎng)頁最少僅需要 3 行代碼4、爬蟲的難點(diǎn)與重點(diǎn)在于對網(wǎng)頁或網(wǎng)址的分析網(wǎng)頁爬蟲-知識點(diǎn)總結(jié)1、什么是網(wǎng)頁爬蟲？（沒有數(shù)據(jù)庫權(quán)限與數(shù)數(shù)據(jù)采集與清洗缺失

40、值處理05數(shù)據(jù)采集與清洗缺失值處理05Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件數(shù)據(jù)清洗的意義采集到的數(shù)據(jù)，可能存在各種各樣的情況: 1）很多空白 2）很多重復(fù) 3）很“奇怪”比如“身份證號”列上出現(xiàn)7位數(shù)數(shù)據(jù)可能存在：缺失值、重復(fù)值、異常值，將對后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測產(chǎn)生影響數(shù)據(jù)清洗的意義采集到的數(shù)據(jù)，可能存在各種各樣的情況:數(shù)據(jù)可能知識點(diǎn)小結(jié)數(shù)據(jù)可能存在：缺失、重復(fù)、異常數(shù)據(jù)清洗之前，要對數(shù)據(jù)（表格）有個(gè)初步認(rèn)識，大致的印象數(shù)據(jù)太大，Excel打不開，就用Python： 1）head 查看數(shù)據(jù)頭幾行，了解數(shù)據(jù)的列意義（維度） 2）count 查看數(shù)據(jù)有幾行，了解數(shù)據(jù)的量知識點(diǎn)小結(jié)數(shù)據(jù)可能存在：缺失、重復(fù)

41、、異常Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件缺失值的處理方法1、查找 找到表格中每處空白單元格2、填充 把空白單元格填上3、刪除 刪掉空白單元格所在的行、或所在的列缺失值的處理方法1、查找 找到表格中每處空白單元格數(shù)據(jù)采集與清洗重復(fù)值處理05數(shù)據(jù)采集與清洗重復(fù)值處理05Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件重復(fù)值的概念顧名思義，重復(fù)值一般泛指數(shù)據(jù)中重復(fù)的數(shù)據(jù)行如何產(chǎn)生的？業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)生異常，重復(fù)生成數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集出現(xiàn)意外情況，比如從紙質(zhì)表格錄入數(shù)據(jù)到Excel，忘記自己錄到哪一行，個(gè)別記錄行出現(xiàn)多錄入一次的情況重復(fù)值的概念顧名思義，重復(fù)值一般泛指數(shù)據(jù)中重復(fù)的數(shù)據(jù)行知識點(diǎn)小結(jié)缺失值的概念：空白單元格處理方式：刪除缺

42、失值所在的行、所在的列重復(fù)值的概念：重復(fù)的行處理方式：刪除重復(fù)的行無論刪除缺失值或重復(fù)值，都需要考慮業(yè)務(wù)實(shí)際情況知識點(diǎn)小結(jié)缺失值的概念：空白單元格無論刪除缺失值或重復(fù)值，都數(shù)據(jù)采集與清洗異常值處理05數(shù)據(jù)采集與清洗異常值處理05Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件異常值檢測1、基于正態(tài)分布的檢測方法3準(zhǔn)則 方法：處于3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之外的數(shù)值為異常值2、基于中位數(shù)的四分位檢測箱型圖3、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測方法 如：聚類分析（散點(diǎn)圖）異常值檢測1、基于正態(tài)分布的檢測方法3準(zhǔn)則異常值檢測箱型圖我們只需要直接應(yīng)用看生成出來的圖是否有超出上下界的點(diǎn)即能檢測出異常值（也稱離群值）異常值檢測箱型圖我們只需要直接應(yīng)用異常

43、值的處理方法1、將異常值刪除，比如一個(gè)人的年齡是異常值，那么就把這個(gè)人從數(shù)據(jù)中刪除 df_clear = df.drop(dfdf 列名判斷大于或小于某值.index)2、將異常值當(dāng)作缺失值進(jìn)行替換，用0或者平均值進(jìn)行替換異常值的處理方法1、將異常值刪除，比如一個(gè)人的年齡是異常值，知識點(diǎn)小結(jié)異常值：不符合正態(tài)分布、不符合業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)異常值的影響： 1）影響我們正常的分析結(jié)果 2）有時(shí)是客觀事實(shí)的體現(xiàn)，具有預(yù)警作用異常值的檢測：利用中位數(shù)取代均值；以中位數(shù)為基礎(chǔ)的箱型圖知識點(diǎn)小結(jié)異常值：不符合正態(tài)分布、不符合業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化Matplotlib初級應(yīng)用06數(shù)據(jù)可視化Matplotlib

44、初級應(yīng)用06什么是數(shù)據(jù)可視化？ 數(shù)據(jù)可視化，是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。什么是數(shù)據(jù)可視化？ 數(shù)據(jù)可視化，是指將大型數(shù)據(jù)集Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件 Matplotlib是一個(gè)Python的第三方2D繪圖庫。通過Matplotlib，我們僅需要幾行代碼，便可生成繪圖。一般可繪制折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等等。什么是Matplotlib？ Matplotlib是一個(gè)Python的第三方了解繪制步驟繪圖步驟：1. 創(chuàng)建一個(gè)圖紙（figure）2. 在圖紙上創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)繪圖（plotting）區(qū)域（坐標(biāo)系/軸3. 在p

45、lotting區(qū)域上描繪點(diǎn)、線等了解繪制步驟繪圖步驟：按步驟繪制圖像# 繪制一個(gè) 4 * 3 的圖紙plt.figure(figsize=(4, 3)# 設(shè)定數(shù)值x = -1, 0, 1, 2y = -1, 0, 1, 2# 以折線圖展示plt.plot(x, y)# 坐標(biāo)軸顯示范圍plt.xlim(-1, 2)plt.ylim(-1, 2)# 坐標(biāo)軸名稱plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y)按步驟繪制圖像# 繪制一個(gè) 4 * 3 的圖紙數(shù)據(jù)可視化Matplotlib高級應(yīng)用06數(shù)據(jù)可視化Matplotlib高級應(yīng)用06Python開發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用課件導(dǎo)入excel數(shù)據(jù)# 讀取 x

46、ls 文件df = pd.read_excel(銷售信息.xls)# 展示文件前5行df.head()導(dǎo)入excel數(shù)據(jù)# 讀取 xls 文件根據(jù)提示繪制圖像# 繪制直方圖基本樣式#（內(nèi)容，邊框顏色，圖例名稱）plt.hist(dfage, edgecolor=k, label=人數(shù))# 顯示圖像名稱plt.title(年齡分布直方圖)# 顯示圖例plt.legend()根據(jù)提示繪制圖像# 繪制直方圖基本樣式將圖像一同顯示# 繪制畫布plt.figure(figsize=(16,12)# 繪制第一個(gè)圖像ax1 = plt.subplot(221)ax1 = plt.hist(dfage, ed

47、gecolor=k, label=人數(shù))ax1 = plt.title(年齡分布直方圖)ax1 = plt.legend()將圖像一同顯示# 繪制畫布數(shù)據(jù)可視化Pyecharts初級應(yīng)用06數(shù)據(jù)可視化Pyecharts初級應(yīng)用06Pyecharts簡介Echarts是一個(gè)由百度開源的數(shù)據(jù)可視化框架，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設(shè)計(jì)，得到了眾多開發(fā)者的認(rèn)可。而Python是門富有表達(dá)力的語言，很適合用于數(shù)據(jù)處理。當(dāng)數(shù)據(jù)分析遇上數(shù)據(jù)可視化時(shí)，pyecharts誕生了。Pyecharts簡介Echarts是一個(gè)由百度開源的數(shù)據(jù)繪制折線圖# 所需繪制圖形的樣式line = Line()# 創(chuàng)建X軸并

48、導(dǎo)入數(shù)據(jù)line.add_xaxis(x_data)# 創(chuàng)建Y軸并導(dǎo)入數(shù)據(jù)line.add_yaxis(線下銷售量, y1_data)# 將圖形在notebook中展示line.render_notebook()繪制折線圖# 所需繪制圖形的樣式繪制散點(diǎn)圖# 所需繪制圖形的樣式scatter = Scatter()# 創(chuàng)建X軸并導(dǎo)入數(shù)據(jù)scatter.add_xaxis(x_data)# 創(chuàng)建Y軸并導(dǎo)入數(shù)據(jù)scatter.add_yaxis(線上銷售量, y_data)# 將圖形在notebook中展示scatter.render_notebook()繪制散點(diǎn)圖# 所需繪制圖形的樣式數(shù)據(jù)可視化P

49、yecharts高級應(yīng)用06數(shù)據(jù)可視化Pyecharts高級應(yīng)用06給圖像添加標(biāo)題# 創(chuàng)建標(biāo)題bar.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = Bar-基本示例)# 將圖形在notebook中展示bar.render_notebook()給圖像添加標(biāo)題# 創(chuàng)建標(biāo)題將圖像一同顯示將圖像一同顯示Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用工資計(jì)算07Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用工資計(jì)算07應(yīng)用財(cái)會知識職工薪酬職工工資、獎(jiǎng)金、津貼和補(bǔ)貼職工福利費(fèi)社會保險(xiǎn)費(fèi)工會經(jīng)費(fèi)和職工教育經(jīng)費(fèi)非貨幣性福利因解除與職工的勞動(dòng)關(guān)系給予的補(bǔ)償住房公積金其他與獲得職工提供的服務(wù)相關(guān)的支

50、出應(yīng)用財(cái)會知識職工薪酬職工工資、獎(jiǎng)金、津貼和補(bǔ)貼職工福利費(fèi)社會應(yīng)用案例引入pandas模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算應(yīng)發(fā)工資計(jì)算社保及公積金計(jì)算應(yīng)納稅所得額創(chuàng)建自定義函數(shù)計(jì)算應(yīng)納稅額計(jì)算實(shí)發(fā)工資應(yīng)用案例引入pandas模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算應(yīng)發(fā)工Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用職工薪酬分析07Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用職工薪酬分析07應(yīng)用財(cái)會知識職工薪酬稅前扣除標(biāo)準(zhǔn)職工福利費(fèi)不超過工資薪金總額14%的部分準(zhǔn)予扣除職工教育經(jīng)費(fèi)不超過工資薪金總額8%的部分準(zhǔn)予扣除，超過部分結(jié)轉(zhuǎn)以后年度扣除工會經(jīng)費(fèi)一般按工資總額的2%計(jì)提，不超過工資薪金總額2%的部分準(zhǔn)予扣除應(yīng)用財(cái)會知識職工薪酬職工福利費(fèi)不超過工資薪金總額14%的部分應(yīng)用案

51、例工費(fèi)經(jīng)費(fèi)計(jì)算按部門分析職工薪酬按職工薪酬項(xiàng)目 分析職工薪酬應(yīng)用案例工費(fèi)經(jīng)費(fèi)計(jì)算按部門分析職工薪酬按職工薪酬項(xiàng)目 Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用收入與發(fā)票核對07Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用收入與發(fā)票核對07實(shí)現(xiàn)步驟條件與問題思路條件：收入記賬憑證、開票數(shù)據(jù)問題：收入與發(fā)票進(jìn)行校對，查找差異查找核算系統(tǒng)的收入數(shù)據(jù)與開票系統(tǒng)的開票數(shù)據(jù)之間的差異時(shí)，我們可以先分別對兩個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按客戶進(jìn)行匯總，再從客戶維度比較每一個(gè)客戶兩個(gè)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的差異。實(shí)現(xiàn)步驟條件與問題思路條件：收入記賬憑證、開票數(shù)據(jù)查找核算系應(yīng)用案例引入模塊導(dǎo)入數(shù)據(jù)選擇開票收入憑證選擇未作廢發(fā)票數(shù)據(jù)通過客戶維度比較數(shù)據(jù)差異差異額不為0的客戶輸出應(yīng)

52、用案例引入模塊導(dǎo)入數(shù)據(jù)選擇開票收入憑證選擇未作廢發(fā)票數(shù)據(jù)通Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用固定資產(chǎn)折舊07Python財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用固定資產(chǎn)折舊07應(yīng)用財(cái)會知識固定資產(chǎn)折舊折舊方法年限平均法、工作量法、雙倍余額遞減法、年數(shù)總和法折舊范圍應(yīng)計(jì)提折舊的固定資產(chǎn)正常使用的固定資產(chǎn)因大修理而停用的固定資產(chǎn)未使用、不需用的固定資產(chǎn)不計(jì)提折舊的固定資產(chǎn)已提足折舊仍繼續(xù)使用的固定資產(chǎn)處于更新改造過程停止使用的固定資產(chǎn)應(yīng)用財(cái)會知識固定資產(chǎn)折舊折舊方法年限平均法、工作量法、雙倍余應(yīng)用案例引入模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算已折舊月數(shù)計(jì)算剩余折舊月數(shù)計(jì)算當(dāng)月折舊及轉(zhuǎn)出金額計(jì)算固定資產(chǎn)賬面價(jià)值應(yīng)用案例引入模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算已折舊月數(shù)計(jì)算剩

53、余Python管理會計(jì)應(yīng)用貨幣時(shí)間價(jià)值08Python管理會計(jì)應(yīng)用貨幣時(shí)間價(jià)值08應(yīng)用案例飛魚公司打算投資一芯片項(xiàng)目，根據(jù)投資協(xié)議，各個(gè)階段投資情況如下：2021-01-01：投資20000萬元2021-05-01：投資50000萬元2021-08-12：投資30000萬元那么，若預(yù)計(jì)投資回報(bào)率為8%，到2022年01月01日時(shí)，飛魚公司該項(xiàng)目投資終值是多少？應(yīng)用案例飛魚公司打算投資一芯片項(xiàng)目，根據(jù)投資協(xié)議，各個(gè)階段投應(yīng)用案例引入pandas模塊變量定義基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)造日期格式化計(jì)算間隔天數(shù)計(jì)算折線系數(shù)創(chuàng)建TVM函數(shù)計(jì)算終值應(yīng)用案例引入pandas模塊變量定義基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)造日期格式化計(jì)Python管

54、理會計(jì)應(yīng)用項(xiàng)目投資決策08Python管理會計(jì)應(yīng)用項(xiàng)目投資決策08應(yīng)用案例卡卡公司計(jì)劃引入新生產(chǎn)線，項(xiàng)目總投資2000萬元，建設(shè)期2年，第1年年初投資1200萬元，第二年年初投資800萬元。項(xiàng)目投產(chǎn)后，預(yù)計(jì)每年年末銷售收入、付現(xiàn)成本及折舊與攤銷如表3-1所示?？ü具m用的企業(yè)所得稅稅率為15%，項(xiàng)目預(yù)期投資回報(bào)率為8%。請?jiān)u估卡卡公司該投資計(jì)劃是否可行。應(yīng)用案例卡卡公司計(jì)劃引入新生產(chǎn)線，項(xiàng)目總投資2000萬元，建應(yīng)用案例引入pandas模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算營業(yè)利潤計(jì)算所得稅費(fèi)用計(jì)算稅后營業(yè)利潤計(jì)算現(xiàn)金凈流量計(jì)算折現(xiàn)系數(shù)計(jì)算凈現(xiàn)值應(yīng)用案例引入pandas模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算營業(yè)利Python管理會

55、計(jì)應(yīng)用本量利分析08Python管理會計(jì)應(yīng)用本量利分析08應(yīng)用案例運(yùn)動(dòng)鞋市場售價(jià)大約為100元/雙，預(yù)估每雙運(yùn)動(dòng)鞋原材料、人工成本等變動(dòng)成本為50元，預(yù)估房租、機(jī)器設(shè)備等固定成本為100000元/月，推算銷售量為3000雙/月。請問：運(yùn)動(dòng)鞋的單位邊際貢獻(xiàn)、月銷售額、變動(dòng)成本、月邊際貢獻(xiàn)、月營業(yè)利潤分別是多少？應(yīng)用案例運(yùn)動(dòng)鞋市場售價(jià)大約為100元/雙，預(yù)估每雙運(yùn)動(dòng)鞋原材應(yīng)用案例引入pandas模塊定義本量利函數(shù)賦值計(jì)算應(yīng)用案例引入pandas模塊定義本量利函數(shù)賦值計(jì)算Python管理會計(jì)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)成本差異分析08Python管理會計(jì)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)成本差異分析08應(yīng)用管會知識標(biāo)準(zhǔn)成本構(gòu)成直接材料標(biāo)準(zhǔn)成本單

56、位產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)用量材料的標(biāo)準(zhǔn)單價(jià)直接人工標(biāo)準(zhǔn)成本單位產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)小時(shí)標(biāo)準(zhǔn)工資率制造費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)成本單位產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)等制造費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)分配率標(biāo)準(zhǔn)成本差異價(jià)格差異實(shí)際用量（實(shí)際價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)價(jià)格）用量差異（實(shí)際用量標(biāo)準(zhǔn)用量）標(biāo)準(zhǔn)價(jià)格應(yīng)用管會知識標(biāo)準(zhǔn)成本構(gòu)成直接材料標(biāo)準(zhǔn)成本單位產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)用量應(yīng)用管會知識直接材料 成本差異 直接材料價(jià)格差異實(shí)際耗用量（實(shí)際單價(jià)標(biāo)準(zhǔn)單價(jià)） 直接材料數(shù)量差異（實(shí)際耗用量標(biāo)準(zhǔn)耗用量）標(biāo)準(zhǔn)單價(jià)直接人工 成本差異 直接人工工資率差異實(shí)際工時(shí)（實(shí)際工資率標(biāo)準(zhǔn)工資率） 直接人工效率差異（實(shí)際工時(shí)標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)）標(biāo)準(zhǔn)工資率變動(dòng)制造 費(fèi)用差異 變動(dòng)制造費(fèi)用耗費(fèi)差異實(shí)際消耗量（實(shí)際分配率標(biāo)準(zhǔn)分配率） 變動(dòng)

57、制造費(fèi)用效率差異（實(shí)際消耗量標(biāo)準(zhǔn)消耗量）標(biāo)準(zhǔn)分配率應(yīng)用管會知識直接材料 成本差異 直接材料價(jià)格差異實(shí)應(yīng)用案例案例：北京加旺制衣廠有限公司3月的預(yù)算損益與實(shí)際損益對比、單位產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)成本數(shù)據(jù)與實(shí)際成本數(shù)據(jù)表如下圖。請進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)成本差異分析（直接材料、直接人工、變動(dòng)制造費(fèi)用差異分析）。項(xiàng)目預(yù)算數(shù)實(shí)際數(shù)差異銷售量（件）500500單售額90000095000050000變動(dòng)成本53100058830057300邊際貢獻(xiàn)369000361700-7300變動(dòng)制造費(fèi)用2345002434008900營業(yè)利潤134500118300-16200應(yīng)用案例案例：北京加旺制衣廠有限公司3月的預(yù)算損益與實(shí)際損益應(yīng)用案例引入pandas 模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)際與標(biāo)準(zhǔn)成本的差異計(jì)算價(jià)差和量差計(jì)算實(shí)際銷量的差異計(jì)算差異總額合計(jì)數(shù)應(yīng)用案例引入pandas 模塊導(dǎo)入 數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)Python管理會計(jì)應(yīng)用固定預(yù)算與彈性預(yù)算08Python管理會計(jì)應(yīng)用固定預(yù)算與彈性預(yù)算08應(yīng)用管會知識項(xiàng)目固定預(yù)算彈性預(yù)算概念以預(yù)算期內(nèi)正常的、最可能實(shí)現(xiàn)的某一業(yè)務(wù)量水平為固定基礎(chǔ)，不考慮可能發(fā)生的變動(dòng)的預(yù)算編制方法。企業(yè)在分析業(yè)務(wù)量與預(yù)算項(xiàng)目之間數(shù)量依存關(guān)系的基礎(chǔ)上，分別確定不同