电大财务大数据分析编程作业5

编程作业5任务说明本次编程作业主要检验同学们对项目十内容的学习情况，请大家按照任务要求完成。任务要求根据中国软件盈利能力分析数据(中国软件盈利能力分析.xlsx),计算并分析该公司的销售毛利率和净资产收益率。具体编程任务：1.使用read_excel()函数读取Excel数据'中国软件盈利能力分析.xlsx',命名为2.对数据进行行列转置(使用value.T命令)3.根据下面的公式计算净资产收益率，并增加为数据的一列。净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2)4.绘制净资产收益率折线图。提交作业方式●按照模板要求填写内容，●上传word文件,命名格式：“学号-姓名-编程作业5”。温馨提示1.考核知识点：项目十中的学习目标1、学习目标2、学习目标32.认真观看这部分学习视频、阅读教材，能够很好的帮助你完成本次作业。编程实操作业提交模板姓名：学号：班级：作业主题：使用pandas读取excel,并计算净资产收益率绘图任务简介(简要填写本次编程任务要实现的具体内容)根据中国软件盈利能力分析数据(中国软件盈利能力分析.xlsx),计算并分析该公司的销售毛利率和净资产收益率。具体编程任务：1.使用read_excel()函数读取Excel数据‘中国软件盈利能力分析.xlsx’,命名为2.对数据进行行列转置(使用value.T命令)3.根据下面的公式计算净资产收益率，并增加为数据的一列。净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2)4.绘制净资产收益率折线图。实现代码导入库#1.使用read_excel()函数读取Excel数据‘中国软件盈利能力分析.xlsx',命名为ProfitDataProfitData=pd.read_excel('/编程5,中国软件盈利能力分析.xlsx')#2.对数据进行行列转置(使用value.T命令)ProfitData=ProfitData.T#将列名变为第一行数据ProfitData.columns=ProfitData.iloc[0,:]#删除第一行数据ProfitData=ProfitData.drop('Unnamed:0')#3.根据下面的公式计算净资产收益率，并增加为数据的一列。净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2)末净资产])/2#4.绘制净资产收益率折线图importmatplotlib.pyplotaplt.rcParams['font.sans-serif]=['SimHei]#为了让图表中显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#显示负号ProfitData['净资产收益率'].plot()plt.title('净资产收益率折线图')plt.show()代码运行结果(粘贴运行结果截图)ProfitData=pd.read_excel('./编程5,中国软件盈利能力分析.xlsx')#2.”对数据进行行列转置(使用value.T命令)ProfitData=ProfitData.T#将列名变为第一行数据ProfitData.columns=ProfitData.iloc[0,:]#刚除第一行数据ProfitData=ProfitData.drop('Unnamed:0')ProfitDataOut[1]:销售净收入产品成本净利润期初净资产期末净资产2020-06-3000:00:001393576690.84930788569.71-491167324.312493401672.012210777431.612020-03-3100:00:00602116408.1398547546.94-199063979.532761772535.392493401672.012019-12-3100:00:005819592183.33815338052.95141738761.382280931307.322761772535.392019-09-3000:00:003145931203.342099017454.76-278982876.32324051287.512280931307.322019-06-3000:00:002065023059.661398090493.75-236763807.762459515585.242324051287.512019-03-3100:00:001007082826.38724578422.44-126953000.732605401549.652459515585.242018-12-3100:00:004613161359.62808504276.82128629620.062168312102.592605401549.652018-09-3000:00:002541016117.891618151378.44-328284024.442200560933.492168312102.592018-06-3000:00:001530668735.98962149296.74-296202713.412372753952.462200560933.492018-03-3100:00:00565220865.05334520863.11-152370606.942523529533.832372753952.462017-12-3100:00:004942995517.063055233876.3361470394.482516710494.592523529533.832017-09-3000:00:002966820665.021911489195.92-336435954.412623038436.12516710494.59#3,相据下面的公式计算净资产收益率，并增加为数据的一列。净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2)#3,相据下面的公式计算净资产收益率，并增加为数据的一列。净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2)[2]:ProfitData[’净资产收益率’]=ProfitData[’净利润’]/((ProfitData[’期初净资产’]+ProfitData[’期末净资产’])/2)ProfitDataUnnamedUnnamed:0销售净收入产品成本净利润期初净资产期未净资产净资产收益率1393576690.84930788569.71-491167324.312493401672.012210777431.61-0.208822602116408.1398547546.94-199063979.532761772535.392493401672.01-0.0757595819592183.33815338052.95141738761.382280931307.322761772535.390.0562153145931203.342099017454.76-278982876.32324051287.512280931307.322065023059.661398090493.75-236763807.762459515585.242324051287.51-0.098991007082826.38724578422.44-126953000.732605401549.652459515585.24-0.050134613161359.62808504276.82128629620.062168312102.592605401549.650.0538912541016117.891618151378.44-328284024.442200560933.492168312102.59-0.1502831530668735.98962149296.74-296202713.412372753952.462200560933.49-0.129535565220865.05334520863.11-152370606.942523529533.832372753952.46-0.0622394942995517.063055233876.3361470394.48251671