利用python实现周期财务统计可视化

下面是详细讲解“利用python实现周期财务统计可视化”的完整攻略：

1. 概述

周期财务统计是企业财务分析和决策的常用方法，通过对财务数据进行统计和分析，帮助企业了解自身的经营情况，以便针对问题进行调整和优化。利用Python进行周期财务统计分析和可视化，可以极大地提高分析效率和准确性。

2. 准备工作

在开始进行周期财务统计和可视化之前，需要进行一些准备工作：

2.1 导入库

需要导入matplotlib、pandas和numpy库，分别用于绘图、数据处理和数值计算。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

2.2 准备数据

需要准备统计分析所需的财务数据，数据可以从企业财务报表中获取。这里以销售额、净利润、总资产、总负债和总股本为例，将数据存储在一个CSV文件中。

年份,销售额,净利润,总资产,总负债,总股本
2015,10000,2000,30000,10000,5000
2016,12000,2500,35000,12000,5500
2017,15000,3000,40000,15000,6000
2018,18000,4000,45000,20000,7500
2019,20000,5000,50000,25000,8000

3. 数据处理

对财务数据进行处理和分析，得出所需的统计结果。

3.1 读取数据

从CSV文件中读取财务数据，并创建一个DataFrame对象。

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

3.2 数据切片

从DataFrame对象中筛选出需要的数据，比如某个时间段内的销售额和净利润。

sales = data['销售额'][2:5]  # 选择2017-2019年的销售额数据
profits = data['净利润'][2:5]  # 选择2017-2019年的净利润数据

3.3 计算统计结果

根据需要计算出各种财务统计指标，比如平均值、增长率和利润率等。

avg_sales = round(sales.mean(), 2)  # 计算销售额平均值（保留两位小数）
growth_rate = round((sales[2] - sales[0]) / sales[0] * 100, 2)  # 计算销售额增长率（保留两位小数）
profit_rate = round(profits / sales * 100, 2)  # 计算利润率（保留两位小数）

4. 可视化展示

将上述统计结果可视化展示出来，以便更直观地了解企业的财务情况。

4.1 设置图形参数

设置绘图时的一些参数，可以修改颜色、字体、线条风格等。

plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

4.2 绘制图形

绘制所需的图形，可以是柱状图、饼图、折线图等，具体根据需要来选择。

plt.bar(sales.index, sales, color='blue', width=0.4)  # 绘制销售额柱状图
plt.plot(profits, color='red', linewidth=2, label='净利润')  # 绘制净利润折线图

4.3 添加图例

在图形上添加图例，用于标识不同图例所代表的含义。

plt.legend(loc='upper left')

4.4 添加文字标注

在图形上添加文字标注，用于说明统计结果的含义或特点。

plt.text(sales.index[0], sales[0], '销售额平均值：{}'.format(avg_sales))
plt.text(sales.index[2], sales[2], '销售额增长率：{}%'.format(growth_rate))
for i, p in enumerate(profit_rate):
    plt.text(profits.index[i], profits[i], '利润率：{}%'.format(p))

5. 示例

下面是两个示例说明：

示例一：销售额和净利润趋势图

data = pd.read_csv('finance_data.csv')
sales = data['销售额']
profits = data['净利润']

plt.plot(sales, color='blue', linewidth=2, label='销售额')
plt.plot(profits, color='red', linewidth=2, label='净利润')

plt.legend(loc='upper left')
plt.title('销售额和净利润趋势图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('金额（万元）')

示例二：销售额柱状图和利润率折线图

data = pd.read_csv('finance_data.csv')
sales = data['销售额'][2:5]
profits = data['净利润'][2:5]

avg_sales = round(sales.mean(), 2)
growth_rate = round((sales[2] - sales[0]) / sales[0] * 100, 2)
profit_rate = round(profits / sales * 100, 2)

plt.bar(sales.index, sales, color='blue', width=0.4)
plt.plot(profits, color='red', linewidth=2, label='净利润')

plt.text(sales.index[0], sales[0], '销售额平均值：{}'.format(avg_sales))
plt.text(sales.index[2], sales[2], '销售额增长率：{}%'.format(growth_rate))
for i, p in enumerate(profit_rate):
    plt.text(profits.index[i], profits[i], '利润率：{}%'.format(p))

plt.legend(loc='upper left')
plt.title('销售额和利润率分析图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('金额（万元）')