項目1  Python基本認知1
1.1為什麼選擇學習Python    1
1.1.1Python的特點     2
1.1.2Python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
1.2.2Anaconda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
3.1.1Pandas模塊的主要功能   46
3.1.2Pandas模塊安裝及導入   46
3.2Series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
3.3DataFrame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

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，我們選擇了面向對像的程序設計語言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1Python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1Python基本認知
項目2Python 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8Python在投融資管理中的應用
項目9Python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;二是繫列【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，互相指點借鋻不亦樂乎。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