Python財務應用(微課版)（簡體書）

《Python財務應用(微課版)》以培養讀者的大數據分析能力為目標，基於經貿類學員的學情背景，劃分了依次遞進的 Python 應用基礎、Python 數據分析、Python 財務應用 3 個主題內容。Python 應用基礎部分包含 Python 基本認知、Python 語言基礎和初識 Pandas 模塊，旨在幫助學員搭建 Python 的基礎知識體系；Python 數據分析部分包括財務數據獲取、財務數據預處理和財務數據可視化，旨在幫助學員掌握利用 Python 進行數據分析的工作流程和工作方法；Python 財務應用部分則精選財務工作的幾個典型業務場景，包括薪資核算與分析、Python 在投融資管理中的應用、Python 銷售數據分析、上市公司財務分析及可視化，每個案例都簡明回顧相關財務知識，並從業務需求、整體設計、技術實現幾個層面展開，提升學員面向實際工作的思考能力和解決問題的能力，以及數字化素養。
《Python財務應用(微課版)》結構清晰、內容簡潔、教學資源豐富，適合作為高等院校財經類專業開設“Python 財務應用”“財務大數據智能分析”“大數據與智能財務”等課程的配套教材，也適合希望學習數據分析的在職人員作為參考讀物。

圖書特色：
◆ 理論簡明，突出實操。本書理論結合實踐，通過【跟我練】動手實操深化對基本知識的理解，掌握Python財務應用技能；並通過隨堂測檢驗本章內容的學習效果。
◆ 面向應用，注重實效。無論是【跟我練】小案例設計，財務綜合案例的選擇，還是隨堂測，都精選了不同的財務工作應用場景，貼近工作實際，代入感強。
◆ 資源豐富，助力學教。為更好地輔助教學，本書配套了豐富的教學資源，包括案例源代碼、操作視頻、PPT課件、教學大綱、授課教案等。
◆ 互動交流，共享提升。為便於教學交流，本書搭建有學員交流群(QQ群號：885715415)，關於本書使用的問題都可以提交到平臺討論，也期待收到同行及專家的改進建議。

隨著現代信息技術的發展，會計數據處理技術也從傳統的手工會計經過會計電算化、會計信息化，邁入而今的智能化時代。這是一個全新的時代。一方面，財務機器人正在逐步接替會計工作中有規律的、重復的、標準化的事務性工作，這在減輕財務人員工作強度的同時，也給他們帶來了緊迫感和危機感；另一方面，信息技術拓展了我們可獲取的數據的廣度和深度，但如何從大數據中提取為我們所用的信息，提高企業的洞察力和預見力，無疑是企業在激烈的競爭中勝出的關鍵，因此數據的分析和處理就成為核心能力。因此，廣大財務人員需要重新思考自身的定位及存在價值，提升數據處理能力，立足本崗，學會從數據中提取自己的見解，為組織創造價值的同時也提升自己的價值。
市面上有很多用於數據分析的工具，有長於數據采集的，有側重數據挖掘的，有偏重數據可視化的。考慮到財務人員自身特點——熟悉財務和業務但沒有深厚的計算機專業功底，我們選擇了面向物件的程序設計語言Python。Python作為簡單、易學的開發語言，在Web數據爬取、數據處理、數據可視化分析、科學計算、人工智能等領域應用廣泛。
本書將Python與財務工作業務場景相結合，以掌握Python數據分析的基本知識和基本技術為目標，以36～54教學學時為參考，將Python的學習之旅劃分為應用基礎、數據分析和財務應用三個階段，每個階段的教學目標和內容安排列示於表1中。通過這三個階段來循序漸進地幫助學員掌握基本的Python技術，培養學員的數字化思維和能力。
表1　Python財務應用的學習安排
階段
目標
項目
Python
應用基礎
了解Python的特點、運行方式、語言和編程基礎，建立對Python的基本認知
項目1　Python基本認知
項目2　Python 語言基礎
項目3　初識Pandas模塊
Python
數據分析
按照數據分析流程，選擇常用的數據分析工具分別講述數據采集與清洗、數據可視化
項目4　財務數據獲取
項目5　財務數據預處理
項目6　財務數據可視化
Python
財務應用
在掌握Python基本應用和數據分析技術的基礎上，聚焦到財務應用領域，以Python為分析工具來解決財務相關問題，提高綜合分析、解決問題的能力
項目7　薪資核算與分析
項目8　Python在投融資管理中的應用
項目9　Python銷售數據分析
項目10　上市公司財務分析及可視化

本書特點
1.理論簡明，突出實操
每個項目都包括3個基本內容:一是基本知識，包括基本概念、基本方法等;二是系列【跟我練】，通過動手實操深化對基本知識的理解，掌握Python的基本應用;三是通關隨堂測試，通過舉一反三檢驗學習效果。
2.面向應用，注重實效
無論是【跟我練】小案例設計，財務綜合案例的選擇，還是隨堂測，都精選了不同的財務工作應用場景，貼近工作實際，代入感強。
3.資源豐富，助力學教
為幫助大家快速上手，本書配套了豐富的教學資源，包括源代碼、重點操作視頻，以及教師授課用PPT、教學大綱、教案等教學文件。
4.互動交流，共享提升
對於新生事物，必然要經過從入門到提升的過程，有萬千伙伴陪伴，互相指點借鑒不亦樂乎。因此，我們搭建了教師教學交流群(QQ群號:885715415)，關於使用本書遇到的任何問題可以提交到平臺討論，也期待收到同行及專家的改進建議。
本書提供的程序代碼、PPT、教學大綱、授課教案和隨堂測解答等教學資源，可通過掃描下方二維碼獲取。
教學資源
本書由董林芳、王新玲任主編，劉賞、房琳琳任副主編。另外，吳子桐、劉鴻月、李丁、湯兆森同學參與了資料收集與整理、程序代碼運行與校對等工作。
特別感謝Tushare金融財經數據平臺及其團隊的大力支持，不僅讓我們免費使用數據接口，還細心地對相關內容進行了審定。衷心希望該數據平臺被越來越多的數據分析人員所關注，也祝願平臺在大數據時代行穩致遠，實現其理想和價值。
由於編者水平有限，書中難免存在疏漏，敬請同行和廣大讀者批評指正。服務郵箱:476371891@qq.com。
作者2024年1月

項目1 Python基本認知1
1.1　為什麼選擇學習Python 1
1.1.1　Python的特點 2
1.1.2　Python的應用領域 2
1.1.3　常用數據分析工具 3
1.2　搭建Python開發環境 4
1.2.1　了解Python開發工具 4
1.2.2　Anaconda的下載與安裝 5
1.3　運行Python 6
1.3.1　交互模式 6
1.3.2　文件模式 8
1.4　智能提示及代碼補全 11
隨堂測 13
項目2 Python語言基礎15
2.1　數據類型 15
2.1.1　基本數據類型 16
2.1.2　高級數據類型 18
2.1.3　數據類型檢測與轉換 22
2.2　變量與運算符 23
2.2.1　變量的命名 23
2.2.2　變量的賦值 24
2.2.3　運算符 ·25
2.3　基本程序結構 28
2.3.1　理解代碼塊 28
2.3.2　輸入、輸出與注釋 ·28
2.3.3　基本流程控制結構 ·31
2.3.4　程序錯誤識別 36
2.4　函數 37
2.4.1　認識函數 37
2.4.2　常用函數 37
2.4.3　自定義函數 38
2.4.4　查詢函數使用說明 ·39
2.5　模塊(庫) 40
2.5.1　認識模塊 40
2.5.2　模塊的分類 40
2.5.3　模塊的安裝 40
2.5.4　模塊的導入 41
隨堂測 43
項目3 初識Pandas模塊45
3.1　了解 Pandas模塊 45
3.1.1　Pandas模塊的主要功能 46
3.1.2　Pandas模塊安裝及導入 46
3.2　Series數據結構 46
3.2.1　了解Series ·46
3.2.2　創建Series ·47
3.2.3　訪問Series ·49
3.2.4　編輯Series ·51
3.3　DataFrame數據結構 53
3.3.1　了解DataFrame 53
3.3.2　創建DataFrame 53
3.3.3　訪問DataFrame 56
3.3.4　編輯DataFrame 61
3.4　將數據保存為Excel文件 65
3.4.1　寫入單個工作表 65
3.4.2　寫入多個工作表 66
隨堂測 67
項目4 財務數據獲取69
4.1　財務大數據 69
4.1.1　大數據與財務數據 ·69
4.1.2　財務大數據來源 70
4.2　從文件中獲取數據 ·71
4.2.1　上載數據文件 71
4.2.2　從Excel文件中獲取數據 73
4.2.3　從文本文件中獲取數據 75
4.2.4　從PDF文件中獲取數據 77
4.3　網絡爬蟲爬取數據 ·78
4.3.1　認識網絡爬蟲 78
4.3.2　爬取財務數據 78
4.4　通過數據接口獲取數據 82
4.4.1　認識數據接口 82
4.4.2 通過“證券寶”數據接口采集證券數據 83
4.4.3　通過Tushare數據接口采集財務數據 86
隨堂測 93
項目5 財務數據預處理95
5.1　數據清洗 95
5.1.1　缺失值檢測及處理 ·95
5.1.2　重復值檢測及處理 100
5.1.3　異常值檢測及處理 103
5.2　數據加工 106
5.2.1　數據計算 ·106
5.2.2　排序與排名 109
5.2.3　分組聚合 ·113
5.2.4　數據透視 ·119
5.3　數據連接與合並 124
5.3.1　數據連接 ·124
5.3.2　數據合並 ·126
隨堂測 128
項目6 財務數據可視化131
6.1　學習用matplotlib繪圖 ·132
6.1.1　認識matplotlib 132
6.1.2　使用matplotlib繪圖入門 132
6.1.3　使用matplotlib繪圖進階 136
6.2　學習用pyecharts繪圖 144
6.2.1　認識pyecharts 144
6.2.2　使用pyecharts繪圖入門 144
6.2.3　使用pyecharts繪圖進階 148
隨堂測 160
項目7 薪資核算與分析163
7.1　業務分析與設計 163
7.1.1　薪資業務分析 163
7.1.2　運算邏輯 ·165
7.1.3　知識準備 ·166
7.2　薪酬核算 173
7.2.1　讀取職工薪酬基本數據 173
7.2.2　數據整理 ·173
7.2.3　工資計算 ·174
7.3　薪酬分析 180
7.3.1　分類統計 ·180
7.3.2　構成分析 ·182
隨堂測 185
項目8 Python在投融資 管理中的應用187
8.1　貨幣時間價值及函數 187
8.1.1　認知貨幣時間價值 187
8.1.2　債券融資 ·193
8.1.3　長期借款籌資 194
8.2　項目投資決策 ·195
8.2.1　投資決策指標及其函數 195
8.2.2　固定資產更新決策 198
8.3　資金需要量預測 202
8.3.1　認識線性回歸及其方法 202
8.3.2　預測企業資金需要量 ·207
隨堂測 208
項目9Python銷售數據分析211
9.1　背景案例 211
9.1.1　問題提出 ·211
9.1.2　明確分析需求 213
9.1.3　設計解決方案 213
9.2　數據導入並預處理 216
9.2.1　獲取數據 ·216
9.2.2　數據預處理 217
9.3　銷售總體分析 ·218
9.3.1　銷售目標達成分析 218
9.3.2　相關數據隨時間變化情況 221
9.4　銷售分層分析 ·225
9.4.1　產品維度 ·225
9.4.2　渠道維度 ·226
9.4.3　業務員維度 230
9.4.4　客戶維度 ·232
隨堂測 234
項目10上市公司財務分析及可視化235
10.1　財務分析基本認知 235
10.1.1　財務分析的依據和內容 236
10.1.2　財務分析的基本方法 236
10.2 利用“證券寶”獲取數據進行美的集團盈利能力分析 237
10.2.1　數據獲取 237
10.2.2　數據整理 238
10.2.3　數據可視化 239
10.3 利用Tushare獲取數據進行美的集團財務指標分析 241
10.3.1 利用財務報表數據接口獲取數據進行財務指標分析 ·242
10.3.2 利用fina_indicator()獲取美的集團2013—2022年財務指標數據 247
10.4　同業對比分析 249
10.4.1　業務分析 249
10.4.2　獲取同業數據 249
10.4.3　同業可視化比較分析 252
10.4.4　同業綜合評價 257
隨堂測 263
265參考文獻