7-5利用自定義函數(shù)創(chuàng)建應收賬款分析模型

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》項目七：利用Python創(chuàng)建財務會計模型任務5：利用自定義函數(shù)創(chuàng)建應收賬款分析模型任務概覽項目七

利用Python創(chuàng)建財務會計模型任務五

利用自定義函數(shù)創(chuàng)建應收賬款分析模型01任務目標：利用Python自定義函數(shù)創(chuàng)建應收賬款分析模型，實現(xiàn)對應收賬款的自動化管理，提高工作效率，并為企業(yè)制定收款策略和預防壞賬風險提供決策支持。02導入模塊與設置數(shù)據(jù)格式對于應收賬款管理，需要導入pandas用于數(shù)據(jù)處理，datetime用于日期操作，warnings用于過濾警告信息。0102自定義函數(shù)compute_actual_receivable()該函數(shù)用于計算實際的應收款項，即尚未回款的金額，是應收賬款分析的核心。例二defcompute_actual_receivable(x):#計算邏輯...returnactual_receivable_df應收賬款管理自定義函數(shù)total_month()計算兩個日期之間的月數(shù)差，用于確定賬齡分析的時間跨度。0304自定義函數(shù)age()根據(jù)總月數(shù)判斷賬齡區(qū)間，為應收賬款的賬齡分析提供分類依據(jù)。deftotal_month(startdate,enddate):#計算月數(shù)差邏輯...returnmonth_diff例三例四defage(total_month):#判斷賬齡區(qū)間邏輯...returnage_range應收賬款管理讀取與數(shù)據(jù)預處理讀取“客戶往來明細賬.xlsx”文件，并對缺失值進行處理，確保數(shù)據(jù)質量。0506按“客戶編碼”分組計算實際應收款項使用groupby方法按照“客戶編碼”分組，并應用自定義函數(shù)計算每個客戶的實際應收款項。df=pd.read_excel('7-5客戶往來明細賬.xlsx').fillna(0)例五例六df_actual=df.groupby('客戶編碼',as_index=False).apply(compute_actual_receivable)應收賬款管理篩選有效應收賬款數(shù)據(jù)篩選出實際應收賬款不為空且不為0的記錄，排除無效或已完成的應收賬款。0708計算賬齡并創(chuàng)建賬齡區(qū)間調用total_month()函數(shù)計算賬齡，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['實際應收'])==False)&(df_actual['實際應收']!=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)應收賬款管理使用pivot_table()函數(shù)匯總應收賬款通過pivot_table()函數(shù)，根據(jù)“客戶編碼”和“賬齡區(qū)間”對實際應收賬款進行匯總，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='實際應收',aggfunc='sum',fill_value=0)例九09應收賬款的賬齡分析對于企業(yè)財務管理有哪些重要意義？01如何將本任務板塊中的數(shù)據(jù)透視表結果可視化，以更直觀地展示應收賬款的分布？02#假設df是包含應收賬款的DataFramedf['應收賬款']=df['應收賬款'].fillna(0)例一#假設pivot_table是包含應收賬款匯總數(shù)據(jù)的DataFramepivot_table.plot(kind='bar',y='應收賬款')例二即測即評在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，如何優(yōu)化自定義函數(shù)compute_actual_receivable()的性能？03結合本任務板塊的知識，設計一個綜合的應收賬款管理系統(tǒng)的Python腳本。04即測即評自定義函數(shù)total_month()和()age()編寫函數(shù)計算兩個日期之間的月數(shù)差，為賬齡分析提供時間跨度。根據(jù)總月數(shù)判斷賬齡區(qū)間，輔助進行應收賬款的分類。0302模塊導入與數(shù)據(jù)格式化正確導入數(shù)據(jù)處理所需的模塊，并設置合適的數(shù)據(jù)展示格式。自定義函數(shù)compute_actual_receivable()創(chuàng)建函數(shù)計算實際應收款項，處理借方和貸方金額，確定未回款金額。01任務總結04讀取與數(shù)據(jù)預處理讀取“客戶往來明細賬.xlsx”文件，并對數(shù)據(jù)中的缺失值進行預處理。計算賬齡并創(chuàng)建賬齡區(qū)間計算賬齡并根據(jù)賬齡區(qū)間對數(shù)據(jù)進行分類，為后續(xù)分析提供依據(jù)。0706按“客戶編碼”分組計算實際應收款項使用groupby方法對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每組的實際應收款項。篩選有效應收賬款數(shù)據(jù)篩選出實際應收賬款不為空且非零的記錄，排除無效數(shù)據(jù)。05任務