会计学Python_会计人必看！用Python搞定财务分析，效率提升10倍的实战指南

做会计的你，是否常被以下状况困扰？每月最后一天要工作到很晚，仔细检查账目信息，手动算财务指标时容易出问题，想分析数据时电脑却反应缓慢……其实，这些难题都有办法应对。现在，不懂得运用技术的会计人员正逐渐被淘汰，学会这个方法，既能减轻单调的工作，还能从基础的记账工作，转变为专业的财务数据分析师。这篇文章根据会计工作的实际需要，详细指导如何进行深入的财务研究，每个实例都附带实际操作的代码，看完之后就可以立刻应用。

为什么会计一定要学？3个真实场景颠覆认知

许多财务人员认为“我并非从事编程工作，学习这些毫无意义”，然而，经过这三个实例的剖析，大家的观念可能会发生转变。

月底需要制作报表,按照老办法,必须先从ERP系统取出5份表格,再手工核对项目,检查信息,这个过程至少要耗费两天时间,现在通过运行事先编好的程序,可以自动获取资料,验证规则,直接得出报表,全部操作只需要十分钟,这样就能节省出更多时间,用来从事更有意义的成本研究。

季度财务审核时，需要提交过去三年的开支记录，并且要按不同单位、各项任务进行整理归类。若借助电子表格软件筛选，必须不断更换不同页面，稍有不留意就可能遗漏信息。而数据库可以立刻按照多种角度进行归类汇总，同时还能自动创建核对单据，防止人为出现的差错。

场景三：收益预估。上司想了解次月各业务板块的盈利状况，必须参考过往销售记录、费用变动、行业法规变动。通过建立预估体系，填入数据要素即可得到直观的预估图形，亦可随时变更预设条件，比电子表格的公式组合更便利、更准确。

会计工作里并非可有可无的部分，而是必须掌握的内容。这项技能的主要好处体现在自动完成操作和深入挖掘信息上，能够让会计人员把精力投入到研究资料中，而不是忙于整理信息上。

零基础入门：会计必备的工具包，5分钟上手

许多人认为会计知识学习起来很困难，实际上，会计工作中经常使用到的功能，只需要学会三个工具包，这些工具包的代码非常简单，几乎可以照搬就能使用。

1. 数据处理神器：

这是财务领域运用频率最高的软件，可以便捷地操作Excel、CSV类型的账目信息。例如获取每月的盈利状况，仅需三条指令即可完成

as pd

# 读取Excel文件中的利润表数据

将名为月度利润表.xlsx的文件读入，指定工作表为2024年5月

# 查看前5行数据，确认读取成功

print(.head())

它还能解决会计常见的数据问题：

缺失值处理：将空白财务数据以0代替，防止运算失误，确保结果准确

• 重复数据删除：用

.()一键删除重复的记账记录；

• 数据筛选：用

'部门'

=='销售部'

快速筛选出销售部的费用数据。

2. 计算工具：numpy

numpy主要应用于繁杂的财务运算，例如确定加权平均资本成本，评估投资回报率等，比如要算出最近三年的平均净资产收益率，也就是ROE

numpy as np

# 假设已读取3年的ROE数据，存储在中

=

0.15, 0.12, 0.18

# 计算平均值

= np.mean()

输出最近三年的平均净资产收益率，结果保留两位小数百分号

与Excel相比，numpy的运算效率更高，即使面对成千上万条数据，运行时也不会出现停滞现象。

3. 可视化工具：

财务信息仅呈现数值难以理解，必须借助图形化手段才能清晰明了。例如通过条形图、线形图和扇形图等形式，可以具体呈现各个部门在支出构成中的比例情况。

. as plt

# 设置中文字体，避免乱码

plt.

'font.sans-serif'

''

# 部门费用数据

=

销售部门，财务部门，生产部门，行政部门

=

50000, 8000, 35000, 12000

# 绘制饼图

plt设置标题为2024年5月各机构开销份额

plt.('部门费用占比.png')

plt.show()

这个图表能够直接放到演示文稿里，比起用Excel做出来的图表，它看起来更漂亮，也更显专业。

实战案例：用做企业财务深度分析，从数据到结论

空谈无益，实战方显真章，我们以一家中型制造企业（简称“A公司”）2023年的财务状况为切入点，通过执行从数据整理到解读的完整步骤，协助其负责人探究利润下降的症结所在。

第一步：数据采集与清洗

A公司的财务信息分别保存在三个位置，具体为ERP系统生成的Excel利润记录，成本构成的CSV文件，以及银行提供的PDF账单，我们通过整合方式加以处理并加以整理，

查阅收益记录和开销清单：借助这两个函数，仅五句指令即可完成

2. 提取PDF银行流水：用库读取PDF内容，转换为格式；

数据整理：去除重复的金融机构交易信息，借助“核心业务利润”项目核对损益表与费用清单的合理匹配度，力求信息精确无误。

第二步：核心财务指标计算

运用自动化手段核算A企业的核心经济参数，其效率比人工处理高出十倍，并且能够确保精准无误

# 计算偿债能力指标

=

'流动资产合计'

.iloc /

'流动负债合计'

.iloc # 流动比率

=

'负债合计'

.iloc /

'资产总计'

.iloc # 资产负债率

# 计算盈利能力指标

= (

'主营业务收入'

.iloc -

'主营业务成本'

.iloc) /

'主营业务收入'

.iloc # 毛利率

=

'净利润'

.iloc /

'主营业务收入'

.iloc # 净利率

# 打印结果

print(f'流动比率：{:.2f}')

显示资产负债比率，数值保留两位小数百分号格式

print(f'毛利率：{:.2%}')

print(f'净利率：{:.2%}')

核算表明，A企业2023年营业利润率是18.5%，较2022年降低了3.2个百分点；其负债比率达到65%，超过了行业基准55个百分点，显现出显著的偿付风险。

第三步：深度分析——找出利润下滑的根源

成本构成剖析：依据“物料”“劳动力”“生产开销”进行归类，测算各项成本占主营成本份额。数据显示：物料费用占比由2022年的60%增至2023年的68%，构成毛利下滑的首要因素。

原材料价格走势研究：通过画出钢材、铝材在2022至2023年期间的价格变化曲线，可以看出2023年第二季度钢材价格比去年同期增长了百分之十五，同时A企业的买入活动主要集中在这个季度，导致生产费用进一步增加。

部门费用研究：挑选销售开支记录，察觉出行开销较2022年上升了20%，然而销售总额仅提升了5%，成本使用效益降低。

第四步：生成分析报告

借助docx库实现Word格式分析文档的自动创建，文档内含数据表格、图表展示以及分析意见。核心发现指出，A公司盈利能力下降的根本因素在于原材料购入时机选择失当，以及销售成本控制欠缺。提出改进措施包括调整采购安排（规避成本高位期），并建立差旅开支管理规范。

老板仔细阅读了报告，立刻同意了方案，2024年第一季度A公司毛利润增长了，达到了二十个百分点，销售成本占比减少了十五分之一。

会计学习的3个避坑指南，少走1年弯路

许多学习会计的人中途放弃，并非因为内容艰深，而是缺乏正确途径。提供三点切实可行的建议：

从处理实际事务开始，不要一味钻研语法规则：比如你经常需要整理开销数据，就先掌握分类汇总的方法；要制作文档，就学习快速创建电子表格的程序。在实践中逐步掌握，比死记硬背厚重的理论书籍更有成效。

用会计领域特有的资料进行实践：网络上的许多指南通常采用商业交易、医疗保健信息等素材，这些与财务会计关联不大。最好选用上市公司发布的财务报告（巨潮资讯网可以获取），或是自己所在企业的过往财务记录，借助这些材料进行练习，掌握后能够迅速运用于实际工作。

加入会计讨论组，防止独自摸索：碰到程序出错、思考停滞时，向组内咨询一下，或许十分钟就能化解。建议订阅“中国会计视野”“财务第一教室”等公众号，这些平台会发布会计实践信息和讨论组入口码。

会计的未来，藏在“数据能力”里

财务机器人与ERP系统日渐流行，导致只负责记录账目和计算数据的传统会计工作将逐渐减少，擅长从数据中发现问题并给出优化方案的专业财务人员将更具市场价值，这并非要求你转行成为编程人员，而是引导你转型为精通数据分析的会计，从而在职业竞争中掌握优势。

从今往后，每天花十分钟时间掌握一段能自动处理报表的程序，下个星期就能借助它减少两天的额外工作时长。持续练习三个月之后你会察觉，原本需要耗费一周时间去做的财务研究，现在一天之内就能搞定；过去当老板询问“利润为何减少”时你得费尽心思思考，现在能够立刻呈现数据与图像进行解答。

会计的进步，从来不是依靠机械操作，而是借助方法与理念的革新。通过不断充实，你会成为管理者不可或缺的财务骨干。

#会计知识干货#​#会计财务记账#​#每天学#​