公司财务小姐姐每月需要根据如下报表统计出本月、上月、去年同期的销售额、客流量、客单价数据：
每个月都要手动计算，非常耗费时间，本着乐于助人的原则，我用python写了个小程序，能够实现自动生成财务报表，现把具体过程分享给大家：
一、pandas导入数据源
<code>import pandas as pd
data=pd.read_csv('数据模板.csv',encoding='gbk',parse_dates=["成交时间"])
data
/<code>
parse_dates可以将成交时间列转换成时间格式
二、pandas计算相关指标
先给大家介绍一下指标的计算方式：
<code>销售额=单价*销量客流量=订单id去重后的次数客单价=销售额/客流量/<code>
1.计算上月数据
通过pandas比较功能，取出本月数据，&为比较运算符，相当于“与”
<code>from datetime import datetime current_m=data[(data["成交时间"]>=datetime(2020,2,1))&(data["成交时间"]<=datetime(2020,2,28))] current_m /<code>
销售额计算
<code>current_s=(current_m['销量']*current_m['单价']).sum() current_s /<code>
<code>sum是pandas中的求和函数，用于返回用户所请求轴的值之和。/<code>
客流量计算
<code>current_t=current_m['订单ID'].drop_duplicates().count() current_t /<code>
<code>drop_duplicatesop:去重函数count:计数函数/<code>
客单价计算
<code>curent_s_t=round(current_s/current_t,2) curent_s_t /<code>
2.计算上月数据
计算方式是一样的，只不过把日期范围调整一下，代码如下：
<code>from datetime import datetime last_m=data[(data["成交时间"]>=datetime(2020,1,1))&(data["成交时间"]<=datetime(2020,1,31))] last_s=(last_m['销量']*last_m['单价']).sum() last_t=last_m['订单ID'].drop_duplicates().count() last_s_t=round(last_s/last_t,2) /<code>
3.计算去年同期数据
<code>from datetime import datetime same_m=data[(data["成交时间"]>=datetime(2019,2,1))&(data["成交时间"]<=datetime(2019,2,28))] same_s=(same_m['销量']*same_m['单价']).sum() same_t=same_m['订单ID'].drop_duplicates().count() same_s_t=round(same_s/same_t,2) /<code>
4.将上述数据转成DataFrame表格型数据结构
<code>result=pd.DataFrame([[current_s,last_s,same_s],[current_t,last_t,same_t],[curent_s_t,last_s_t,same_s_t]],columns=["本月","上月同期","去年同期"],index=["销售额","客流量","客单价"]) result /<code>
5.增加同比和环比数据
<code>result["同比"]=result["本月"]/result["上月同期"]-1 result["环比"]=result["本月"]/result["去年同期"]-1 result /<code>
自动化报表的模板基本已经做好了，等下月需要时，只需改一下时间，运行程序即可，省去了大量的人工计算时间
三、可视化展示
用plotly画出柱状图
<code>import plotly.graph_objs as go columns=["本月","上月同期","去年同期"] fig = go.Figure(data=[ go.Bar(name='销售额',x=columns,y=[current_s,last_s,same_s]), go.Bar(name='客流量',x=columns,y=[current_t,last_t,same_t]), go.Bar(name='客单价',x=columns,y=[curent_s_t,last_s_t,same_s_t]),]) fig.update_layout(barmode='group') fig.show() /<code>
点击右上角标签，可以展示不同的参数图形
-完-
完整代码请关注公众号【python数据分析之禅】并回复财务报表获取
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