Python之百度财务数据可视化分析

Python之百度财务数据可视化分析

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目录

1. 设计题目
2. 设计目的
3. 设计任务描述
4. 设计要求
5. 输入和输出要求
   • 5.1 输入要求
   • 5.2 输出要求
6. 验收要求
7. 进度安排
8. 系统分析
9. 总体设计
10. 详细设计
11. 数据结构设计
12. 函数列表及功能简介
13. 程序实现
14. 测试数据和运行结果
15. 总结与思考
16. 参考文献

一、设计题目

百度财务数据可视化分析系统

二、设计目的

本项目旨在通过数据可视化技术，对百度公司2020年至2023年的财务数据进行分析和展示。通过计算关键财务指标（如市盈率、市净率、市现率、市销率）并以直观的图表形式呈现，帮助用户快速理解百度公司财务状况的变化趋势，提升数据分析效率。

三、设计任务描述

选取百度公司2020年至2023年的财务数据，包括年度和季度的总收入、经营利润等指标。计算市盈率、市净率、市现率和市销率等财务指标，并按年度和季度进行分类汇总。最终通过圆形图、柱形图、散点图和折线图展示各指标的变化趋势。

四、设计要求

1. 数据准确性：确保计算的财务指标准确无误。
2. 可视化效果：图表清晰、直观，能够准确反映数据变化趋势。
3. 用户体验：界面简洁，操作便捷。
4. 代码规范性：代码结构清晰，注释详细。

五、输入和输出要求

输入要求

1. 输入数据文件：包含百度公司2020年至2023年的财务数据的CSV文件。
2. 数据字段包括：年度、季度、总收入、经营利润、归属于百度的净利润、每股美国存托股稀释收益、经调整EBITDA等。

输出要求

1. 输出文件：计算后的数据保存为CSV文件。
2. 可视化图表：市销率的圆形图、市盈率的柱形图、市净率的散点图、市现率的折线图。

六、验收要求

1. 系统能够正确读取输入数据并计算财务指标。
2. 可视化图表清晰、准确，符合设计要求。
3. 提供完整的测试数据和运行结果截图。
4. 文档完整，包括设计说明、代码注释、测试报告等。

七、进度安排

八、系统分析

1. 功能需求：

   • 数据导入与清洗。
   • 财务指标计算。
   • 数据可视化展示。
   • 结果输出与保存。

2. 技术选型：

   • 数据处理：Python + pandas。
   • 数据可视化：matplotlib。
   • 数据存储：CSV文件。

九、总体设计

系统架构分为数据输入、数据处理、数据可视化和结果输出四个模块。数据输入模块负责读取CSV文件；数据处理模块完成数据清洗和财务指标计算；数据可视化模块生成各类图表；结果输出模块保存计算结果和图表。

十、详细设计

1. 数据输入模块

使用pandas读取CSV文件，加载百度财务数据。

2. 数据处理模块

• 数据清洗：处理缺失值和异常值。
• 财务指标计算：市盈率、市净率、市现率、市销率。

3. 数据可视化模块

• 圆形图：展示市销率。
• 柱形图：展示市盈率。
• 散点图：展示市净率。
• 折线图：展示市现率。

4. 结果输出模块

• 将计算结果保存到CSV文件。
• 保存可视化图表为图片。

十一、数据结构设计

1. 输入数据结构：CSV文件，字段包括年度、季度、总收入、经营利润等。
2. 输出数据结构：计算后的CSV文件，包含市盈率、市净率、市现率、市销率等指标。
3. 图表数据结构：圆形图、柱形图、散点图、折线图。
   

十二、函数列表及功能简介

1. read_data(file_path)：读取CSV文件。
2. calculate_financial_indicators(data)：计算财务指标。
3. clean_data(data)：数据清洗，处理缺失值和异常值。
4. plot_sales_rate(data)：绘制市销率圆形图。
5. plot_pe_ratio(data)：绘制市盈率柱形图。
6. plot_pb_ratio(data)：绘制市净率散点图。
7. plot_pc_ratio(data)：绘制市现率折线图。
8. save_results(data, file_path)：保存计算结果到CSV文件。

十三、程序实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 读取数据
def read_data(file_path):
    return pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')

# 2. 计算财务指标
def calculate_financial_indicators(data):
    data['市盈率'] = data['归属于百度的净利润'] / data['每股美国存托股稀释收益']
    data['市净率'] = data['归属于百度的净利润'] / data['经营利润']
    data['市现率'] = data['归属于百度的净利润'] / data['总收入']
    data['市销率'] = data['归属于百度的净利润'] / data['经调整EBITDA']
    return data

# 3. 数据清洗
def clean_data(data):
    data.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 前向填充
    return data

# 4. 绘制圆形图 - 市销率
def plot_sales_rate(data):
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.pie(data['市销率'], labels=data['年度'], autopct='%1.1f%%', colors=['salmon', 'lightgreen', 'gold'])
    plt.title('市销率 - 圆形图')
    plt.show()

# 5. 绘制柱形图 - 市盈率
def plot_pe_ratio(data):
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.bar(data['年度'], data['市盈率'], color='skyblue')
    plt.title('市盈率 - 柱形图')
    plt.xlabel('年度')
    plt.ylabel('市盈率')
    plt.show()

# 6. 绘制散点图 - 市净率
def plot_pb_ratio(data):
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.scatter(data['年度'], data['市净率'], color='salmon')
    plt.title('市净率 - 散点图')
    plt.xlabel('年度')
    plt.ylabel('市净率')
    plt.show()

# 7. 绘制折线图 - 市现率
def plot_pc_ratio(data):
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.plot(data['年度'], data['市现率'], marker='o', color='lightgreen')
    plt.title('市现率 - 折线图')
    plt.xlabel('年度')
    plt.ylabel('市现率')
    plt.show()

# 8. 保存结果
def save_results(data, file_path):
    data.to_csv(file_path, index=False)

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    data = read_data(r'C:\Users\lx\Desktop\Eau7\aaaa.csv')
    data = clean_data(data)
    data = calculate_financial_indicators(data)
    plot_sales_rate(data)
    plot_pe_ratio(data)
    plot_pb_ratio(data)
    plot_pc_ratio(data)
    save_results(data, r'C:\Users\lx\Desktop\Eau7\results.csv')

十四、测试数据和运行结果

测试数据

运行结果

1. 圆形图 - 市销率：展示2020-2023年市销率变化。
   

2. 柱形图 - 市盈率：展示2020-2023年市盈率变化。
   

3. 散点图 - 市净率：展示2020-2023年市净率变化。
   

4. 折线图 - 市现率：展示2020-2023年市现率变化。
   

十五、总结与思考

通过本次项目，我们成功实现了百度财务数据的可视化分析。项目过程中，我们掌握了数据处理、可视化工具的使用以及团队协作能力。未来，我们计划进一步优化数据处理流程，尝试更多可视化工具和图表类型，以提升系统的实用性和用户体验。

十六、参考文献

1. Pandas官方文档: https://pandas.pydata.org/docs/
2. Matplotlib官方文档: https://matplotlib.org/stable/contents.html
3. Python数据可视化教程: https://www.runoob.com/python/python-data-visualization.html

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