Python之百度财务数据可视化分析

embedded/2025/3/7 1:06:04/

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

阶段时间任务内容
需求分析第1周确定项目需求，设计项目框架
数据准备第2周收集百度财务数据，整理成CSV格式
系统开发第3-4周编写代码，实现数据处理和可视化功能
测试与优化第5周测试系统功能，优化代码和图表
文档撰写第6周撰写项目报告，整理代码和文档
项目总结第7周总结项目经验，准备演示

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。
    在这里插入图片描述

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

python">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

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
2020Q4302634977517415.058564
2021Q3319212308-16559-48.185962
2021Q433088195817154.515757
2022Q3325405317-146-0.878879
2022Q4330774593495313.598231
2023Q3344476274668118.229505
2023Q434951539225996.779057

运行结果

  1. 圆形图 - 市销率：展示2020-2023年市销率变化。
    在这里插入图片描述

  2. 柱形图 - 市盈率：展示2020-2023年市盈率变化。
    在这里插入图片描述

  3. 散点图 - 市净率：展示2020-2023年市净率变化。
    在这里插入图片描述

  4. 折线图 - 市现率：展示2020-2023年市现率变化。
    在这里插入图片描述

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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