1、Python Python 基础Python 概述01PythonPython的应用方向爬虫爬取网站数据分析图片处理大势所趋财务大数据智能财务RPA财务机器人Python Python 基础“Hello Python”写下我们第一个程序01输出最简单的Python程序，输出一句话：“这是财务人的第一个Python程序”，如何实现呢？print函数()也可以接受多个文本，用逗号隔开。Python提供了print()函数，可以非常简单地实现这个功能。给程序加点佐料：注释定义：一些说明性的语句，辅助理解或记忆（程序不做任何操作）。多行注释以3个单引号（或双引号）将文字包裹起来，写法如下：单行注释以#
2、号开头，有两种写法：单独占一行 写在代码后输入想要更灵活地输出我想要的东西怎么办？比如上文中【固定资产原值】的金额不想写死在输出语句中，而想在程序执行时再告诉它？Python提供了input()函数，可以让用户输入。金额输入完成后，按下回车小结用print()输出，input()输入。#、或后面可以写注释，多写注释能帮助我们理解程序。Python Python 基础语法变量与赋值02什么是变量变量按字面理解就是会变化的量money =100变量名称赋值数据语法：变量=数据赋值规则：1.等号右边有运算时，算出结果后再赋值给变量。2.变量可以被多次赋值，并且每一次赋值会覆盖原来的值。小贴士：“=”
3、不代表数学上的相等变量的命名规则python规定了命名时要遵循以下四条原则：1.对大小写敏感 Andyandy2.第一个字符必须是字母表中字母或者下划线3.只能包含字母，数字和下划线4.不能使用某些特殊单词小结现在，让我们来回顾一下知识点：变量赋值：变量=数据 变量可以被多次赋值，每一次赋值替换原来的值。变量的命名规则：由字母，数字，下划线组成，不能以数字开头。命名时见名知意且使用驼峰命名法。Python Python 基础语法基础数据类型02财务数据如何存储数据类型注意：不管是数字还是文字，在Python中都属于数据 数值：主要用于存储金额数据，一般是浮点数 字符串：存储科目名称、公司名称等
4、等文本型数据 列表：是一种有序的集合，比如通讯录列表 字典：多个有映射关系的数据，可以存储在一个字典里，比如科目及余额算术运算符运算符描述实例+加-两个对象相加a+b 输出结果 16-减-得到负数或是一个数减去另一个数a-b 输出结果-4*乘-两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a*b 输出结果 60/除-a除以bb/a 输出结果 1.6666666666666667%取余-返回除法的余数b%a 输出结果 4*乘方-返回a的b次幂a*b 输出结果 60466176假设变量a=6,b=10赋值运算符运算符描述实例=简单的赋值运算符c=a+b 将 a+b 的运算结果赋值为c+=加法赋值运算符
5、c+=a 等效于 c=c+a-=减法赋值运算符c-=a 等效于 c=c-a*=乘法赋值运算符c*=a 等效于 c=c*a/=除法赋值运算符c/=a 等效于 c=c/a%=取模赋值运算符c%=a 等效于 c=c%a*=幂赋值运算符c*=a 等效于 c=c*a假设变量a=6,b=10比较运算符运算符描述实例=等于-比较对象是否相等(a=b)返回False!=不等于-比较两个对象是否不相等(a!=b)返回True大于-返回a是否大于b(a b)返回False小于-返回a是否小于b(a=大于等于-返回a是否大于等于b(a=b)返回False=小于等于-返回a是否小于等于b(a=b)返回True所有比较
6、运算符返回1表示True，返回0表示False假设变量a=6,b=10逻辑运算符假设变量a=True,b=False运算符逻辑表达式描述实例anda and b布尔与-只有a与b都为True时，a and b才返回True，否则返回False(a and b)返回Falseora or b布尔或-如果a与b任意一个为True，a or b返回True，否则返回False(a or b)返回Truenotnot a布尔非-如果a为True，返回False。如果a为False，返回Truenot(a and b)返回True运算优先级如果一个公式里出现了多种运算符，运算符的计算是有先后顺序的。下表
7、对Python中运算符的优先顺序进行了总结（从最低优先级到最高优先级）。相同单元格内的运算符从左至右（除了幂运算是从右至左）。运算符描述=赋值运算符or逻辑运算符或orand逻辑运算符与andnot x逻辑运算符非notin,not in,is,is not,=,!=,=比较运算符，成员运算符+,-加和减*,/,/,%乘，除，整除，取余*乘方字符串的定义如果字符串内部既包含 又包含 怎么办？可以用转义字符来标识，比如：表示 ”表示”n 表示换行符 表示反斜杠 字符串是以单引号 或 双引号 括起来的任意文本字符串的常规操作字符串是一种字符的集合，集合中的每个字符都会有一个位置标识，我们称为索引。
8、字符串的常规操作假设变量a=“Hello”,b=“Python”运算符描述实例结果+字符串连接注意：只能将字符串与字符串拼接a+bHelloPython*重复输出字符串a*2HelloHello通过索引获取字符串中字符a1e:截取字符串中的一部分（或者叫“切片”）a1:4ell小结Python常见的基本数据类型有：整型（int），浮点型（float），字符串（str）。Python的运算优先级口诀：“从左往右看，括号优先算，先乘除后加减，再比较，再逻辑”。Python Python 基础语法高级数据类型02列表listDemo=现金,银行账款,应收金额listDemo=listDemo=现金,
9、银行账款,应收金额listDemo=1000,2000,3000listDemo=1000,银行账款,True,50,100,应收金额索引listDemo=现金,银行账款,应收金额列表中的每个元素都会有一个位置标识，我们称为索引。012索引对应索引的值listDemo0listDemo1listDemo2列表的计算操作符描述+拼接*重复获取:截取列表的操作操作符描述list.append(obj)在列表末尾添加新的元素list.insert(index,obj)将元素插入列表中指定的位置list.extend(seq)在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）list.
10、pop(index=-1)移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值list.remove(obj)移除列表中某个元素的第一个匹配项list.sort(cmp=None,key=None,reverse=Flase)对原列表进行排序（只能对相同类型的元素进行排序）字典的定义dictionary=“1001”:“库存现金”,“1002”:“银行存款”,“1012”:“其他货币资金”我是一个元素我是元素的key我是元素的value字典的特性key是唯一的字典的操作操作符描述dictkey访问字典里的值dictkey=修改值dictkey=添加键值对del dictkey删除键值对
11、del dict删除字典dict.keys()以列表返回所有键dict.values()以列表返回所有值dict.items()返回所有键值对小 结列表：1.是有序的，可以通过索引存取；2.值可以重复字典：1.是无序的，要通过键来获取值；2.键是唯一的，值可重复 Python Python 进阶语法条件 分支语句的应用03if-else if-else 条件判断语句语法格式ifif 条件:条件成立要做的事情else:else:不满足条件时要做的事情 多条件判断if-elif-else语句语法格式ifif 条件1:条件1 成立要做的事情elifelif 条件2:条件2 成立要做的事情elifel
12、if 条件3:条件3 成立要做的事情else:else:以上条件都不满足时要做的事情小结Python 用缩进来控制结构，代码的缩进为4个空格if 后面要有空格 且判断条件以冒号结尾elif、else必须和 if 一起使用if 语句执行是自上而下判断的，如果满足某个条件，把该条件对应的语句执行后，就不会再执行剩下的elif/elsePython Python 进阶语法循环 批量处理我们的数据03while while 循环语句语法格式 while 条件 :满足条件时要执行的代码 for-in for-in 循环语句语法格式for 变量 in 列表:#in表达从列表中依次取值，又称为遍历 代码块#
13、满足条件时要执行的代码如果没有下一个元素break break 语句语句语法格式while 条件1:代码块#满足条件时要执行的代码 if 条件2:break#当满足条件2时终止循环for 变量 in 列表:代码块#满足条件时要执行的代码 if 条件3:break#当满足条件3时终止循环 注意：break 只能用在循环中，除此以外不能单独使用continue continue 语句语句语法格式while 条件1:if 条件2:continue#当满足条件2时跳过本次循环，直接继续下次循环。代码块#满足条件1时要执行的代码 for 变量 in 列表:if 条件3:continue#当满足条件时跳过
14、本次循环，直接继续下次循环。代码块#满足条件3时要执行的代码注意：contuinue 只能用在循环中，除此以外不能单独使用小结while循环是一种判断型循环控制语句，只有当循环条件被打破时，循环才会终止for-in循环是一种遍历型循环，遍历完序列中的每个元素后终止循环break语句是跳出循环，continue是跳出本次循环，进入下一次循环Python Python 进阶语法函数 让我们的算法重复使用03type函数的调用过程：内置函数Python提供了许多内置函数，比如print()、input()、round()等round函数的调用过程：abs()dict()help()min()seta
15、ttr()all()dir()hex()next()slice()any()divmod()id()object()sorted()ascii()enumerate()input()oct()staticmethod()bin()eval()int()open()str()bool()exec()isinstance()ord()sum()bytearray()filter()issubclass()pow()super()bytes()float()iter()print()tuple()callable()format()len()property()type()chr()frozense
16、t()list()range()vars()classmethod()getattr()locals()repr()zip()compile()globals()map()reversed()_import_()complex()hasattr()max()round()delattr()hash()memoryview()set()小贴士实现的功能内置函数无法帮你完成，你也可以自己创建函数自定义函数 菜名(辣度，酸度，麻度):菜品#调用函数并传递参数pickledFrog(微辣，少酸，微麻)语法：def注意：函数名命名规范同变量的命名规范一致函数名称pickledFrog 参数return返
17、回值小结函数可以被重复调用内置函数可以直接调用自定义函数使用 def 进行函数定义 注意代码块的缩进return 语句的作用：结束函数调用、返回值函数的传参方式：位置参数、关键字参数、默认参数Python Python 进阶语法模块 让已编写的代码可以直接使用03什么是模块python中的每个python文件是一个模块。每个python文件中，封装类似功能的变量、函数、类型等等，可以被其他的python模块通过import关键字引入以实现重复使用。模块引入语句第一种方式：import +模块名称（如引用多个模块，请用逗号(英文半角),隔开）示例：模块引入语句 第二种方式：from 模块名 im
18、port 方法名（或者*）示例一：示例二：别名使用方式：import 模块名 as 别名常见内置模块常见内置模块-random-random使用方式：import random random.函数名()常见方法：random(）randint(起始值,结束值)randrange(起始值,结束值)常见内置模块-datetime-datetime使用方式：import datetime datetime.函数名()常见方法：datetime.datetime.now()datetime.date.today()财务常用第三方模块小结模块引入的2种方式：1）import 模块名2）from 模块名
19、import 方法名或者*常用内置模块 random 和 datetime常用第三方模块Numpy、Matplotlib、PandasPandas Pandas 基础Pandas 数据结构04panel+data+analysisimport pandas as pdPandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，常用于解决数据分析任务。代码引入规则模块名自定义简称pandaspandas介绍Pandas包含两种数据类型：DataFrame和Series。Series相当于excel中任意一列数据DataFrame相当于一张完整的Excel表格行索引数据数据结构列索引定义
20、规则：pd.DataFrame(数据,columns=列表，index=列表)数据：多行数据组成的列表列索引：列表，缺省默认0开始行索引：列表缺省默认0开始属性说明使用方法运行结果index获取行索引(行编号)df.index列表 columns获取列索引（列的title名称）df.columns列表 values获取数据内容df.values列表列表，列表，列表数据结构索引数据定义规则：pd.Series(数据列,索引列)数据列：可以由列表、字典等作为参数来创建索引列：可用列表自定义，必须与数据列的个数匹配。缺省默认从0开始知识点回顾：Series数据结构，包括索引列和数据，相当于excel
21、的一列数据。DataFrame数据结构，包含行索引，列索引和数据，相当于一页excel的内容。DataFrame 有三种属性：index、columns、values分别可以获取行号、列名、数据内容。Pandas Pandas 基础Pandas 文件操作04Pandas读取Excel函数名称及必要参数：read_excel(io,sheet_name=0,index_col=None,converters=None)参数解释实例io文件路径D:/python/学生信息.xlsx 或 rD:python学生信息.xlsxsheet_name=0导入的sheet页1.sheet name=0，默认
22、导入第一页,sheet序号从0开始2.sheet name=表名，也可以直接输入表名3.sheet name=Sheet2，代表第2个sheet，S要大写index_col=None索引号1.默认数据不带行索引号，pandas自动分配从0开始的索引号2.index_col=0，以第一列作为行索引converters强制规定列数据类型converters=列名:str,列名:float Pandas写入Excel函数名称及必要参数：to_excel(excel_writer,sheet_name=Sheet1,index=None)参数解释实例excel_writer文件路径D:/python/
23、学生信息.xlsx或 rD:python学生信息.xlsxsheet_name=Sheet1要写入的excel的sheet页名称1.默认sheet名是Sheet12.sheet_name=我想要的sheet名称index=True是否输出索引 indexindex=True，默认输出index=None/False，不输出Pandas读取Excel用read_excel文件路径要用“/”，若用“”路径前要加“r”sheet_name 有三种指定方式Pandas写入Excel用to_excelsheet_name 有两种指定方式多次写入同一个文件都是覆盖Pandas Pandas 基础数据读取与
24、计算04直接索引df 直接索引，有以下几种方式：获取列选取一列 df列名选取多列 df列名1,列名2获取行按位置选取连续的行 dfn:m条件索引选取某列满足一定条件的行：df(df列1=条件)条件索引，可以通过条件在被选择列中筛选出结果为True的记录，常见的形式有：选取多列满足一定条件的行：df(df列1=条件1)&(df列2=条件2)注意：可以使用&（并且）、|（或者）操作符索引器原始索引&自定义索引在Pandas两种数据结构（Series和DataFrame）中，原始索引和自定义索引并存。自定义行名自定义列名1自定义列名2a张三25b李四28c王五270 1012Pandas有2种索引应
25、用于DataFrame，可以帮助你快速定位到你想提取的行或列loc索引器locindex，column loc索引器内只能使用自定义索引，如果数据中没有自定义索引名，则索引名等于原始索引。根据index和column进行选取，常见形式有以下几种：选取一行 df.loc行直接索引可获取一列，多列，连续行的数据布尔索引可获取列满足条件的数据，多条件要用括号括起来loc索引器可获取一行，多行多列组合，列满足条件，连续行列的数据范围：dfn:m前闭后开，df.locn:m全闭合Pandas Pandas 基础数据连接与合并04语法格式pd.concat(objs,axis=0,join=outer,j
26、oin_axes=None,ignore_index=False,sort=True)参数参数解释解释objs连接对象，例如df1,df2axis轴向，0代表纵向连接，1代表横向连接，默认是0join连接方式，共有inner,outer，默认是outerignore_index重建索引，默认False不重建，ignore_index=True，重建索引，重建后会把自定义索引也删除sort默认为True，将合并的数据进行排序，设置为False可以提高性能语法格式pd.merge(left,right,how=inner,on=None,left_on=None,right_on=None,sor
27、t=True)参数参数功能功能left 和 right要连接的两个不同的DataFrameHow连接方式，有left、right、outer、inner，默认为inner内连接On指的是用于连接的列索引名称，必须同时存在于左右两个DataFrame中，如果没有指定且其他参数也没有指定，则以两个DataFrame列名交集作为连接键left_on左侧DataFrame中用于连接键的列名，这个参数左右列名不同但代表的含义相同时非常的有用right_on右侧DataFrame中用于连接键的列名Sort将合并的数据进行排序，默认为True，设置为False可以提高性能知识点回顾：concat可以实现横向
28、/纵向拼接merge只能横向连接。concat可以操作多张表，merge只能操作两张表。concat只能单纯的表拼接，merge可以过滤进行拼接。Pandas Pandas 基础数据透视04 参数解释实例index=None数据透视表的行，必有index=月columns=None数据透视表的列columns=年values=None数据透视表的值，默认所有数字列values=营业收入,净 利 润aggfunc=mean值计算方式默认是mean平均值,sum,lenfill_value=NoneNaN用什么填充默认不填充，可以用0填充NaNfill_value=0margins=False是否
29、汇总margins=True时汇总margins_name=All汇总栏命名margins_name=Totaldf.pivot_table(index=None,columns=None,values=None,aggfunc=mean,fill_value=None,margins=False,margins_name=All)知识点回顾：pivot_table函数可实现数据透视分析。pivot_table函数使用必须要指定透视的行，即index。透视若需要汇总必须传参数margins=True。数据采集与清洗 数据接口 05案例讲解案例：使用数据接口，采集上市公司盈利能力数据 步骤一：了
30、解接口规则 步骤二：运行示范代码 步骤三：改写代码数据接口-知识点总结1、什么是数据接口？2、数据接口对比数据库在数据采集上的优势（提供方整理过数据，比较规范与完整）3、数据接口的使用方法1）查看接口的网站或文档2）试运行示范代码3）根据自己的需求改写示范代码4、改写代码的重点：数据接口的参数（重点）数据采集与清洗 网页爬虫 05爬虫的概念 如果你既没有数据库权限，又拿不到网络数据接口，数据爬虫可能是你最后的手段。优势：“所见即所得”，不需要数据拥有者提供权限（数据库或接口）劣势：数据有限（仅网页上展示的）、网站反爬机制越来越完善案例讲解案例：使用网页爬虫，从新浪财经网站上采集上市公司利润表数
31、据 步骤一：查看数据所在的网页 步骤二：编写代码爬取网页内容 步骤三：根据爬取网页内容筛选出我们要的结果网页爬虫-知识点总结 1、什么是网页爬虫？（没有数据库权限与数据接口时最后的手段）2、爬虫的应用场景广泛 3、爬虫不难，爬取网页最少仅需要 3 行代码 4、爬虫的难点与重点在于对网页或网址的分析数据采集与清洗 缺失值处理 05数据清洗的意义采集到的数据，可能存在各种各样的情况:1）很多空白 2）很多重复 3）很“奇怪”比如“身份证号”列上出现7位数 数据可能存在：缺失值、重复值、异常值，将对后续的数据分析、预测产生影响知识点小结数据可能存在：缺失、重复、异常数据清洗之前，要对数据（表格）有个
32、初步认识，大致的印象数据太大，Excel打不开，就用Python：1）head 查看数据头几行，了解数据的列意义（维度）2）count 查看数据有几行，了解数据的量缺失值的处理方法1、查找 找到表格中每处空白单元格2、填充 把空白单元格填上3、删除 删掉空白单元格所在的行、或所在的列数据采集与清洗 重复值处理 05重复值的概念 顾名思义，重复值一般泛指数据中重复的数据行 如何产生的？业务系统发生异常，重复生成数据 数据采集出现意外情况，比如从纸质表格录入数据到Excel，忘记自己录到哪一行，个别记录行出现多录入一次的情况知识点小结 缺失值的概念：空白单元格 处理方式：删除缺失值所在的行、所在的
33、列 重复值的概念：重复的行 处理方式：删除重复的行数据采集与清洗 异常值处理 05异常值检测1、基于正态分布的检测方法3准则 方法：处于3个标准差之外的数值为异常值2、基于中位数的四分位检测箱型图3、基于机器学习的检测方法 如：聚类分析（散点图）异常值检测箱型图 我们只需要直接应用 看生成出来的图 是否有超出上下界的点 即能检测出异常值（也称离群值）异常值的处理方法1、将异常值删除，比如一个人的年龄是异常值，那么就把这个人从数据中删除 df_clear=df.drop(dfdf 列名判断大于或小于某值.index)2、将异常值当作缺失值进行替换，用0或者平均值进行替换知识点小结 异常值：不符合
34、正态分布、不符合业务逻辑的数据 异常值的影响：1）影响我们正常的分析结果 2）有时是客观事实的体现，具有预警作用 异常值的检测：利用中位数取代均值；以中位数为基础的箱型图数据可视化Matplotlib初级应用06 数据可视化，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。Matplotlib是一个Python的第三方2D绘图库。通过Matplotlib，我们仅需要几行代码，便可生成绘图。一般可绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等等。什么是Matplotlib？绘图步骤：1.创建一个图纸（figure）2.在图纸上创建一个或多个绘图（plo
35、tting）区域（坐标系/轴3.在plotting区域上描绘点、线等#绘制一个 4*3 的图纸plt.figure(figsize=(4,3)#设定数值x=-1,0,1,2y=-1,0,1,2#以折线图展示plt.plot(x,y)#坐标轴显示范围plt.xlim(-1,2)plt.ylim(-1,2)#坐标轴名称plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y)数据可视化Matplotlib高级应用06#读取 xls 文件df=pd.read_excel(销售信息.xls)#展示文件前5行df.head()#绘制直方图基本样式#（内容，边框颜色，图例名称）plt.hist(dfage,ed
36、gecolor=k,label=人数)#显示图像名称plt.title(年龄分布直方图)#显示图例plt.legend()#绘制画布plt.figure(figsize=(16,12)#绘制第一个图像ax1=plt.subplot(221)ax1=plt.hist(dfage,edgecolor=k,label=人数)ax1=plt.title(年龄分布直方图)ax1=plt.legend()数据可视化Pyecharts初级应用06Echarts 是一个由百度开源的数据可视化框架，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是门富有表达力的语言，很适合用于数据
37、处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。绘制折线图#所需绘制图形的样式line=Line()#创建X轴并导入数据line.add_xaxis(x_data)#创建Y轴并导入数据line.add_yaxis(线下销售量,y1_data)#将图形在notebook中展示line.render_notebook()绘制散点图#所需绘制图形的样式scatter=Scatter()#创建X轴并导入数据scatter.add_xaxis(x_data)#创建Y轴并导入数据scatter.add_yaxis(线上销售量,y_data)#将图形在notebook中展示scatter.re
38、nder_notebook()数据可视化Pyecharts高级应用06给图像添加标题#创建标题bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=Bar-基本示例)#将图形在notebook中展示bar.render_notebook()将图像一同显示PythonPython财务会计应用工资计算07职工薪酬职工工资、奖金、津贴和补贴职工福利费社会保险费工会经费和职工教育经费非货币性福利因解除与职工的劳动关系给予的补偿住房公积金其他与获得职工提供的服务相关的支出引入pandas模块导入 数据计算应发工资计算社保及公积金计算应纳税所得额创建自定义
39、函数计算应纳税额计算实发工资PythonPython财务会计应用职工薪酬分析07职工薪酬税前扣除标准职工福利费不超过工资薪金总额14%的部分准予扣除职工教育经费不超过工资薪金总额8%的部分准予扣除，超过部分结转以后年度扣除工会经费一般按工资总额的2%计提，不超过工资薪金总额2%的部分准予扣除工费经费计算按部门分析职工薪酬按职工薪酬项目 分析职工薪酬PythonPython财务会计应用收入与发票核对07条件与问题思路条件：收入记账凭证、开票数据问题：收入与发票进行校对，查找差异查找核算系统的收入数据与开票系统的开票数据之间的差异时，我们可以先分别对两个系统的数据按客户进行汇总，再从客户维度比较每
40、一个客户两个系统之间数据的差异。引入模块导入数据选择开票收入凭证选择未作废发票数据通过客户维度比较数据差异差异额不为0的客户输出PythonPython财务会计应用固定资产折旧07固定资产折旧折旧方法年限平均法、工作量法、双倍余额递减法、年数总和法折旧范围应计提折旧的固定资产正常使用的固定资产因大修理而停用的固定资产未使用、不需用的固定资产不计提折旧的固定资产已提足折旧仍继续使用的固定资产处于更新改造过程停止使用的固定资产引入模块导入 数据计算已折旧月数计算剩余折旧月数计算当月折旧及转出金额计算固定资产账面价值PythonPython管理会计应用货币时间价值08 飞鱼公司打算投资一芯片项目，根
41、据投资协议，各个阶段投资情况如下：2021-01-01：投资20000万元 2021-05-01：投资50000万元 2021-08-12：投资30000万元 那么，若预计投资回报率为8%，到2022年01月01日时，飞鱼公司该项目投资终值是多少？引入pandas模块变量定义基础数据构造日期格式化计算间隔天数计算折线系数创建TVM函数计算终值PythonPython管理会计应用项目投资决策08 卡卡公司计划引入新生产线，项目总投资2000万元，建设期2年，第1年年初投资1200万元，第二年年初投资800万元。项目投产后，预计每年年末销售收入、付现成本及折旧与摊销如表3-1所示。卡卡公司适用的企
42、业所得税税率为15%，项目预期投资回报率为8%。请评估卡卡公司该投资计划是否可行。引入pandas模块导入 数据计算营业利润计算所得税费用计算税后营业利润计算现金净流量计算折现系数计算净现值PythonPython管理会计应用本量利分析08 运动鞋市场售价大约为100元/双，预估每双运动鞋原材料、人工成本等变动成本为50元，预估房租、机器设备等固定成本为100000元/月，推算销售量为3000双/月。请问：运动鞋的单位边际贡献、月销售额、变动成本、月边际贡献、月营业利润分别是多少？引入pandas模块定义本量利函数赋值计算PythonPython管理会计应用标准成本差异分析08标准成本构成直接
43、材料标准成本单位产品的标准用量材料的标准单价直接人工标准成本单位产品的标准工时小时标准工资率制造费用标准成本单位产品的标准工时等制造费用标准分配率标准成本差异价格差异实际用量（实际价格标准价格）用量差异（实际用量标准用量）标准价格直接材料 成本差异 直接材料价格差异实际耗用量（实际单价标准单价）直接材料数量差异（实际耗用量标准耗用量）标准单价 直接人工 成本差异 直接人工工资率差异实际工时（实际工资率标准工资率）直接人工效率差异（实际工时标准工时）标准工资率 变动制造 费用差异 变动制造费用耗费差异实际消耗量（实际分配率标准分配率）变动制造费用效率差异（实际消耗量标准消耗量）标准分配率 案例：
44、北京加旺制衣厂有限公司3月的预算损益与实际损益对比、单位产品标准成本数据与实际成本数据表如下图。请进行标准成本差异分析（直接材料、直接人工、变动制造费用差异分析）。项目预算数实际数差异销售量（件）500500单价18001900100销售额90000095000050000变动成本53100058830057300边际贡献369000361700-7300变动制造费用2345002434008900营业利润134500118300-16200引入pandas 模块导入 数据计算实际与标准成本的差异计算价差和量差计算实际销量的差异计算差异总额合计数PythonPython管理会计应用固定预算与弹
45、性预算08项目固定预算弹性预算概念以预算期内正常的、最可能实现的某一业务量水平为固定基础，不考虑可能发生的变动的预算编制方法。企业在分析业务量与预算项目之间数量依存关系的基础上，分别确定不同业务量及其相应预算项目所消耗资源的预算编制方法。特征业务量固定在某一预计水平上分别按一系列可能达到的预计业务量水平编制能适应多种情况的预算优点工作量小、简单易行适应面宽，具有弹性缺点过于机械呆板、可比性差工作量大适用范围业务量水平较为稳定的企业市场、产能等存在较大不确定性的企业实际执行数固定 预算数弹性预算数单价（元/双）120100100单位变动成本（元/双）454040销售量（双）36000300003
46、6000固定成本（万元）120100100请问：实际数和固定预算、弹性预算的单价、单位变动成本、单位边际贡献、销售量、销售额、变动成本、边际贡献、固定成本、营业利润差异分别是多少？引入pandas模块自定义本量利函数计算固定预算数计算实际执行数计算固定预算执行差异计算弹性预算数计算弹性预算执行差异PythonPython管理会计应用定期预算与滚动预算08项目定期预算滚动预算概念在编制预算时，以不变的会计期间（如日历年度）作为预算期的一种编制预算的方法。企业根据上一期预算执行情况和新的预测结果，按既定的预测编制周期和滚动频率，对原有的预算方案进行调整和补充，逐期滚动，持续推进的预算编制方法。特征
47、以不变的会计期间（如日历年度）作为预算期将预算期与会计年度脱离、逐期向后滚动优点使预算期间与会计年度相配合，便于考核和评价预算的执行结果预算比较精确、连续性好缺点盲目性、滞后性、间断性工作量大适用范围一般适用于年度预算的编制一般适用于季度预算的编制月份202104202105202106单价（元/双）110120115单位变动成本（元/双）454644销售量（双）300029003200固定成本（万元）11910假设：运动鞋单价每月增长0.3%，单位变动成本每月增长0.2%，销量、固定成本分别在前三个月平均数基础上增长0.2%、0.1%，请以月为编制周期，编制滚动预算表，预测未来6个月的营业利
48、润。问题解析：条件与问题思路条件：已知近3个月单价、单位变动成本、销量、固定成本和未来价格成本变化趋势。问题：求未来6个月单位边际贡献、月销售额、变动成本、月边际贡献、月营业利润分别计算出每月的销售额、变动成本、固定成本，可直接引用本量利分析案例中定义的CVP函数进行计算。在计算结果基础上，根据滚动预测期情况，调整相关参数，再次调用CVP函数计算滚动预测期的营业利润。引入pandas模块自定义本量利函数计算实际营业利润自定义滚动计算函数预测营业利润PythonPython财务综合应用上市公司财务指标可视化分析与应用上市公司财务指标可视化分析与应用09 在传统的财务分析方法中，通常通过盈利能力、
49、营运能力、成长能力、偿债能力、现金流量等不同维度的指标计算，综合评价一个企业的财务状况。在数字经济时代，这些数据都很容易从开放的数据源中获取，大大减少了计算工作。本案例将以白色家电行业为例，通过完整的数据分析程序，对近10年来的盈利情况展开分析。引入模块读取并整理数据经济数据可视化导入A股数据现金流初始数据获取盈利能力数据获取数据清洗数据可视化PythonPython财务综合应用上市公司行业数据可视化分析与应用上市公司行业数据可视化分析与应用09近年来，计算机痛惜行业发展迅猛，为了更好地了解计算机通信行业的发展情况，从中商产业研究院中获取PC、服务器及硬件的相关企业列表，并通过Python获取企业的财报信息，对行业内的上市公司进行综合分析和比较。引入模块读取并整理数据经济数据可视化导入A股数据现金流初始数据获取盈利能力数据获取数据清洗数据可视化
