【python】python基于akshare企业财务数据对比分析可视化(源码+数据集+论文)【独一无二】

简介: 【python】python基于akshare企业财务数据对比分析可视化(源码+数据集+论文)【独一无二】

一、设计要求

选取中铁和贵州茅台企业数据进行分析

1.选取企业至少有5年的财务数据,能够进行纵向分析;

2.选取至少两家同类具有可比性的公司进行横向比较,并与行业均值进行对比分析;

3.分析结合实际财务数据及指标,有理有据;

3. 分析报告图文结合,具有较好的呈现效果;

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈

安装:

pip install akshare

使用:

import akshare as ak
## 略.....
zcfz.to_excel(‘资产负债表.xlsx')
lrb.to_excel('b.xlsx')

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈


二、设计思路

你的代码主要实现了以下几个步骤:

导入库和设置环境

  • 导入了aksharepandasmatplotlibseaborn等库,用于数据获取、处理和可视化。
  • 设置了matplotlib的中文字体和负号显示。
import akshare as ak
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈


  1. 获取财务数据及数据清洗
  • 定义了一个函数get_financial_data(symbol)来获取指定股票的财务数据。
  • 创建了一个字典stocks,包含了两家公司的股票代码以及一个假设的行业均值代码。
  • 通过遍历字典,调用get_financial_data函数获取每家公司的财务数据,并存储在financial_data字典中。
financial_data = {}
for company, stock_code in stocks.items():
    # 略...
    financial_data[company] = data

# 检查是否成功获取数据
for company, data in financial_data.items():
    if data.empty:
        print(f"No data found for {company}.")
    else:
        print(f"Data for {company} successfully fetched.")

# 保存数据到Excel文件
for company, data in financial_data.items():
    if not data.empty:
        data.to_excel(f'{company}_财务摘要.xlsx')
  1. 检查数据并保存到Excel文件
  • 遍历financial_data字典,检查是否成功获取每家公司的数据。
  • 对于成功获取的数据,将其保存到相应的Excel文件中。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈

# 代码略...
  1. 读取和处理Excel文件
  • 读取保存的Excel文件,生成df_zhongtiedf_maotai两个数据框。
  • 对数据框中的空值进行处理,用0填充。
  1. 财务分析和可视化
  • 定义了一个函数financial_analysis_and_visualization(df, company_name),接受数据框和公司名称作为参数,进行财务分析和可视化。
  • 在函数中,对每股收益、流动比率、总资产周转率、净利润增长率和资产负债率五个指标分别进行分析,并绘制相应的折线图。
# 代码略...

代码的设计思路清晰,主要包括数据获取、数据处理、数据可视化和综合评价四个部分。每个部分都有独立的功能,通过函数进行模块化设计,使代码结构更加清晰,易于维护和扩展。


👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈


三、可视化分析

盈利能力是企业在一定时期内获得利润的能力,是衡量企业经营效果和财务状况的重要指标之一。通过每股收益(EPS)来分析公司的盈利能力,可以直观地反映出公司为股东创造利润的能力。每股收益越高,表明公司盈利能力越强。在代码中,我们使用摊薄每股收益(元)进行绘图分析,展示了中铁和贵州茅台在不同时间点上的每股收益变化情况。通过对比两家公司的每股收益,可以看出贵州茅台的每股收益普遍高于中铁,显示出其较强的盈利能力。

偿债能力分析


偿债能力是指企业在债务到期时支付债务的能力,反映企业的财务稳定性。流动比率是衡量企业偿债能力的重要指标之一,表示企业流动资产与流动负债的比值,通常比率越高,企业的短期偿债能力越强。在代码中,我们绘制了中铁和贵州茅台的流动比率随时间变化的图表,分析两家公司的流动比率情况。通过对比,可以看出贵州茅台的流动比率较为稳定,且普遍高于中铁,显示出其较好的短期偿债能力。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈

经营能力分析

经营能力是指企业利用其资产创造收入的能力,通常通过总资产周转率来衡量。总资产周转率是企业销售收入与总资产的比率,反映企业资产的使用效率。在代码中,我们绘制了中铁和贵州茅台的总资产周转率变化图,展示了两家公司在不同时间点上的资产使用效率。通过对比分析,可以看出中铁的总资产周转率在部分时间点上高于贵州茅台,表明其在资产利用效率方面有一定优势。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈

成长能力分析

成长能力是企业在未来持续发展和扩展的能力,通常通过净利润增长率来衡量。净利润增长率是企业净利润与上一年净利润的增长比率,反映企业盈利能力的增长情况。在代码中,我们绘制了中铁和贵州茅台的净利润增长率变化图,分析两家公司的成长能力。通过对比可以发现,贵州茅台的净利润增长率波动较小且多数时间高于中铁,表明其具有较强的成长能力和稳定的盈利增长。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈

财务风险分析

财务风险是指企业由于财务结构不合理或债务负担过重,导致无法按期偿还债务或支付利息的风险。资产负债率是衡量企业财务风险的重要指标之一,表示企业负债总额与资产总额的比率。通常,资产负债率越高,财务风险越大。在代码中,我们绘制了中铁和贵州茅台的资产负债率变化图,分析两家公司的财务风险。通过对比可以看出,中铁的资产负债率较高,显示出其财务风险相对较大,而贵州茅台的资产负债率较低,表明其财务结构较为稳健。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “ 财务对比 ” 获取。👈👈👈

目录
打赏
0
1
1
0
65
分享
相关文章
从混沌到秩序:Python的依赖管理工具分析
Python 的依赖管理工具一直没有标准化,主要原因包括历史发展的随意性、社区的分散性、多样化的使用场景、向后兼容性的挑战、缺乏统一治理以及生态系统的快速变化。依赖管理工具用于处理项目中的依赖关系,确保不同环境下的依赖项一致性,避免软件故障和兼容性问题。常用的 Python 依赖管理工具如 pip、venv、pip-tools、Pipenv、Poetry 等各有优缺点,选择时需根据项目需求权衡。新工具如 uv 和 Pixi 在性能和功能上有所改进,值得考虑。
109 35
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法:GARCH、GJR-GARCH和HAR模型,基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征,GJR-GARCH引入杠杆效应,HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较,展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
450 66
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
|
27天前
|
使用 Python 合并微信与支付宝账单,生成财务报告
这篇博客介绍了如何使用 Python 脚本合并微信与支付宝账单数据,生成自动化财务报告。通过 pandas 库,学习如何清洗、合并和分析账单数据,以及如何生成 Markdown 格式的财务报告。
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
216 16
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
这份Excel+Python飞速搞定数据分析手册,简直可以让Excel飞起来
本书介绍了如何将Python与Excel结合使用,以提升数据分析和处理效率。内容涵盖Python入门、pandas库的使用、通过Python包操作Excel文件以及使用xlwings对Excel进行编程。书中详细讲解了Anaconda、Visual Studio Code和Jupyter笔记本等开发工具,并探讨了NumPy、DataFrame和Series等数据结构的应用。此外,还介绍了多个Python包(如OpenPyXL、XlsxWriter等)用于在无需安装Excel的情况下读写Excel文件,帮助用户实现自动化任务和数据处理。
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
[oeasy]python081_ai编程最佳实践_ai辅助编程_提出要求_解决问题
本文介绍了如何利用AI辅助编程解决实际问题,以猫屎咖啡的购买为例,逐步实现将购买斤数换算成人民币金额的功能。文章强调了与AI协作时的三个要点:1) 去除无关信息,聚焦目标;2) 将复杂任务拆解为小步骤,逐步完成;3) 巩固已有成果后再推进。最终代码实现了输入验证、单位转换和价格计算,并保留两位小数。总结指出,在AI时代,人类负责明确目标、拆分任务和确认结果,AI则负责生成代码、解释含义和提供优化建议,编程不会被取代,而是会更广泛地融入各领域。
58 28
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等