7-5利用自定義函數(shù)創(chuàng)建應(yīng)收賬款分析模型

數(shù)智化時(shí)代會(huì)計(jì)專業(yè)融合創(chuàng)新系列教材《Python開(kāi)發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用》項(xiàng)目七：利用Python創(chuàng)建財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)模型任務(wù)5：利用自定義函數(shù)創(chuàng)建應(yīng)收賬款分析模型任務(wù)概覽項(xiàng)目七

利用Python創(chuàng)建財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)模型任務(wù)五

利用自定義函數(shù)創(chuàng)建應(yīng)收賬款分析模型01任務(wù)目標(biāo)：利用Python自定義函數(shù)創(chuàng)建應(yīng)收賬款分析模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)收賬款的自動(dòng)化管理，提高工作效率，并為企業(yè)制定收款策略和預(yù)防壞賬風(fēng)險(xiǎn)提供決策支持。02導(dǎo)入模塊與設(shè)置數(shù)據(jù)格式對(duì)于應(yīng)收賬款管理，需要導(dǎo)入pandas用于數(shù)據(jù)處理，datetime用于日期操作，warnings用于過(guò)濾警告信息。0102自定義函數(shù)compute_actual_receivable()該函數(shù)用于計(jì)算實(shí)際的應(yīng)收款項(xiàng)，即尚未回款的金額，是應(yīng)收賬款分析的核心。例二defcompute_actual_receivable(x):#計(jì)算邏輯...returnactual_receivable_df應(yīng)收賬款管理自定義函數(shù)total_month()計(jì)算兩個(gè)日期之間的月數(shù)差，用于確定賬齡分析的時(shí)間跨度。0304自定義函數(shù)age()根據(jù)總月數(shù)判斷賬齡區(qū)間，為應(yīng)收賬款的賬齡分析提供分類依據(jù)。deftotal_month(startdate,enddate):#計(jì)算月數(shù)差邏輯...returnmonth_diff例三例四defage(total_month):#判斷賬齡區(qū)間邏輯...returnage_range應(yīng)收賬款管理讀取與數(shù)據(jù)預(yù)處理讀取“客戶往來(lái)明細(xì)賬.xlsx”文件，并對(duì)缺失值進(jìn)行處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。0506按“客戶編碼”分組計(jì)算實(shí)際應(yīng)收款項(xiàng)使用groupby方法按照“客戶編碼”分組，并應(yīng)用自定義函數(shù)計(jì)算每個(gè)客戶的實(shí)際應(yīng)收款項(xiàng)。df=pd.read_excel('7-5客戶往來(lái)明細(xì)賬.xlsx').fillna(0)例五例六df_actual=df.groupby('客戶編碼',as_index=False).apply(compute_actual_receivable)應(yīng)收賬款管理篩選有效應(yīng)收賬款數(shù)據(jù)篩選出實(shí)際應(yīng)收賬款不為空且不為0的記錄，排除無(wú)效或已完成的應(yīng)收賬款。0708計(jì)算賬齡并創(chuàng)建賬齡區(qū)間調(diào)用total_month()函數(shù)計(jì)算賬齡，并使用age()函數(shù)根據(jù)賬齡判斷賬齡區(qū)間。、df_filtered=df_actual[(pd.isna(df_actual['實(shí)際應(yīng)收'])==False)&(df_actual['實(shí)際應(yīng)收']!=0)]例七例八df_filtered['賬齡']=df_filtered['制單日期'].apply(lambdax:total_month(x,end_date))df_filtered['賬齡區(qū)間']=df_filtered['賬齡'].apply(age)應(yīng)收賬款管理使用pivot_table()函數(shù)匯總應(yīng)收賬款通過(guò)pivot_table()函數(shù)，根據(jù)“客戶編碼”和“賬齡區(qū)間”對(duì)實(shí)際應(yīng)收賬款進(jìn)行匯總，為管理層提供決策支持。pivot_table=pd.pivot_table(df_filtered,index='客戶編碼',columns='賬齡區(qū)間',values='實(shí)際應(yīng)收',aggfunc='sum',fill_value=0)例九09應(yīng)收賬款的賬齡分析對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)管理有哪些重要意義？01如何將本任務(wù)板塊中的數(shù)據(jù)透視表結(jié)果可視化，以更直觀地展示應(yīng)收賬款的分布？02#假設(shè)df是包含應(yīng)收賬款的DataFramedf['應(yīng)收賬款']=df['應(yīng)收賬款'].fillna(0)例一#假設(shè)pivot_table是包含應(yīng)收賬款匯總數(shù)據(jù)的DataFramepivot_table.plot(kind='bar',y='應(yīng)收賬款')例二即測(cè)即評(píng)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，如何優(yōu)化自定義函數(shù)compute_actual_receivable()的性能？03結(jié)合本任務(wù)板塊的知識(shí)，設(shè)計(jì)一個(gè)綜合的應(yīng)收賬款管理系統(tǒng)的Python腳本。04即測(cè)即評(píng)自定義函數(shù)total_month()和()age()編寫(xiě)函數(shù)計(jì)算兩個(gè)日期之間的月數(shù)差，為賬齡分析提供時(shí)間跨度。根據(jù)總月數(shù)判斷賬齡區(qū)間，輔助進(jìn)行應(yīng)收賬款的分類。0302模塊導(dǎo)入與數(shù)據(jù)格式化正確導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理所需的模塊，并設(shè)置合適的數(shù)據(jù)展示格式。自定義函數(shù)compute_actual_receivable()創(chuàng)建函數(shù)計(jì)算實(shí)際應(yīng)收款項(xiàng)，處理借方和貸方金額，確定未回款金額。01任務(wù)總結(jié)04讀取與數(shù)據(jù)預(yù)處理讀取“客戶往來(lái)明細(xì)賬.xlsx”文件，并對(duì)數(shù)據(jù)中的缺失值進(jìn)行預(yù)處理。計(jì)算賬齡并創(chuàng)建賬齡區(qū)間計(jì)算賬齡并根據(jù)賬齡區(qū)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，為后續(xù)分析提供依據(jù)。0706按“客戶編碼”分組計(jì)算實(shí)際應(yīng)收款項(xiàng)使用groupby方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的實(shí)際應(yīng)收款項(xiàng)。篩選有效應(yīng)收賬款數(shù)據(jù)篩選出實(shí)際應(yīng)收賬款不為空且非零的記錄，排除無(wú)效數(shù)據(jù)。05任務(wù)