9-1財務指標可視化分析與應用

數(shù)智化時代會計專業(yè)融合創(chuàng)新系列教材《Python開發(fā)與財務應用》項目九：Python綜合應用，挖掘數(shù)據(jù)價值任務1：財務指標可視化分析與應用任務概覽項目九

Python綜合應用，挖掘數(shù)據(jù)價值任務一

財務指標可視化分析與應用01任務目標：利用Python進行財務指標的可視化分析，以直觀展示上市公司的財務狀況和趨勢。02導入baostock數(shù)據(jù)接口、pandas模塊導入baostock庫和pandas庫，為獲取和處理財務數(shù)據(jù)提供工具。0102利用query_profit_data()數(shù)據(jù)接口獲取數(shù)據(jù)通過query_profit_data()接口獲取上市公司的季頻盈利能力數(shù)據(jù)。importbaostockasbsimportpandasaspd上市公司財務指標可視化分析與應用更改數(shù)據(jù)列名根據(jù)query_profit_data()參數(shù)說明，對數(shù)據(jù)列進行重命名，以符合分析需求。0304提取用于盈利分析的數(shù)據(jù)從獲取的數(shù)據(jù)中提取關鍵財務指標，如凈資產收益率、銷售凈利率等。new_columns=[...]#定義新的列名列表result_table.columns=new_columnsprofit_data=result_table[['證券代碼','發(fā)布日期','財報日期','凈資產收益率','銷售凈利率','銷售毛利率','凈利潤','每股收益','主營業(yè)務收入','總股本','流通股本']]上市公司財務指標可視化分析與應用繪制盈利能力變化條形圖使用matplotlib繪制凈資產收益率、銷售凈利率、銷售毛利率隨時間的變化條形圖。0506展示每股收益變化的折線圖繪制每股收益隨時間變化的折線圖，反映企業(yè)盈利能力趨勢。importmatplotlib.pyplotaspltprofit_data.pivot_table(index='財報日期',columns='財務指標名稱',values='指標數(shù)值',aggfunc='mean').plot(kind='bar')plt.title('盈利能力指標變化')plt.show()profit_data[['財報日期','每股收益']].set_index('財報日期').plot()plt.title('每股收益變化趨勢')plt.show()上市公司財務指標可視化分析與應用主營業(yè)務收入和凈利潤變化的柱形圖繪制主營業(yè)務收入和凈利潤隨時間變化的柱形圖，比較兩者規(guī)模。0708采集2022年各個季度的數(shù)據(jù)按季度采集特定年份的財務數(shù)據(jù)，進行更細致的時間序列分析。result_table[['財報日期','主營業(yè)務收入','凈利潤']].set_index('財報日期').unstack().plot(kind='bar')plt.title('主營業(yè)務收入和凈利潤變化')plt.show()例七例八forquarterinrange(1,5):#1-4季度rs_profit_quarter=bs.query_profit_data(code='sh.600000',year=2022,quarter=quarter)#處理季度數(shù)據(jù)的代碼與年度類似上市公司財務指標可視化分析與應用更改數(shù)據(jù)列名，對數(shù)據(jù)進行清洗和加工清洗數(shù)據(jù)，包括去除重復記錄、處理缺失值、格式統(tǒng)一等。0910提取凈利潤數(shù)據(jù)進行分析從季度數(shù)據(jù)中提取凈利潤數(shù)據(jù)，進行深入分析。#假設df是包含季度數(shù)據(jù)的DataFramedf.drop_duplicates(inplace=True)#刪除重復記錄df.fillna(method='ffill',inplace=True)#前向填充處理缺失值#從季度數(shù)據(jù)中提取凈利潤數(shù)據(jù)net_profit_data=quarter_data[['財報日期','凈利潤']]上市公司財務指標可視化分析與應用展示季度凈利潤貢獻的餅圖使用餅圖展示各季度對全年凈利潤的貢獻比例。1112對中興通訊的季頻成長能力進行分析分析公司的季頻成長能力，獲取成長能力相關的財務數(shù)據(jù)。net_profit_data.groupby('財報日期').first().plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%')plt.title('季度凈利潤貢獻')plt.show()#使用query_growth_data()函數(shù)獲取季頻成長能力數(shù)據(jù)growth_data=bs.query_growth_data(code='sh.600000',year=2022)上市公司財務指標可視化分析與應用更改季頻成長能力數(shù)據(jù)列名根據(jù)query_growth_data()返回的數(shù)據(jù)字段，設置易于理解的列名。1314將數(shù)據(jù)接口提供的文本格式數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值格式數(shù)據(jù)將文本格式的財務數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值格式，便于進行數(shù)學計算和統(tǒng)計分析。、growth_data.columns=['發(fā)布日期','財報日期','凈資產同比增長率'等]#將成長能力數(shù)據(jù)中的文本格式轉換為數(shù)值格式forcolingrowth_data.columns[2:]:#假設前兩列不是數(shù)值數(shù)據(jù)growth_data[col]=growth_data[col].astype(float)上市公司財務指標可視化分析與應用使用matplotlib模塊進行成長能力多維分析使用matplotlib進行多維度的成長能力數(shù)據(jù)可視化分析。plt.figure(figsize=(10,6))forcolingrowth_data.columns[2:]:#假設前兩列不是數(shù)值數(shù)據(jù)growth_data[col].plot(title=f'{col}變化趨勢')plt.show()15計算并展示2013—2022年凈資產收益率的平均值。01繪制2013—2022年每股收益的折線圖。02average_net_asset_return=profit_data['凈資產收益率'].mean()print(f"2013—2022年平均凈資產收益率為：{average_net_asset_return}")例一profit_data.set_index('財報日期')['每股收益'].plot()plt.title('2013—2022年每股收益變化')plt.show()例二即測即評展示2022年各季度凈利潤的餅圖。03使用matplotlib繪制2022年成本費用季度變化的柱形圖。04net_profit_data.groupby('季度')['凈利潤'].sum().plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%')plt.title('2022年各季度凈利潤貢獻')plt.show()例三df_cost_hk.set_index('季度').T.plot(kind='bar',stacked=True)plt.title('?？低?022年成本費用季度變化')plt.show()例四即測即評數(shù)據(jù)可視化分析與應用將財務數(shù)據(jù)以圖形的方式展現(xiàn)出來，包括條形圖、折線圖、柱形圖和餅圖等，這些圖表直觀地反映了公司的財務狀況和趨勢。0302數(shù)據(jù)采集通過導入baostock數(shù)據(jù)接口和pandas模塊，獲取了上市公司的財務數(shù)據(jù)。