7-5利用自定义函数创建应收账款分析模型

数智化时代会计专业融合创新系列教材《Python开发与财务应用》项目七：利用Python创建财务会计模型任务5：利用自定义函数创建应收账款分析模型任务概览项目七

利用Python创建财务会计模型任务五

利用自定义函数创建应收账款分析模型01任务目标：利用Python自定义函数创建应收账款分析模型，实现对应收账款的自动化管理，提高工作效率，并为企业制定收款策略和预防坏账风险提供决策支持。02导入模块与设置数据格式对于应收账款管理，需要导入pandas用于数据处理，datetime用于日期操作，warnings用于过滤警告信息。0102自定义函数compute_actual_receivable()该函数用于计算实际的应收款项，即尚未回款的金额，是应收账款分析的核心。例二defcompute_actual_receivable(x):#计算逻辑...returnactual_receivable_df应收账款管理自定义函数total_month()计算两个日期之间的月数差，用于确定账龄分析的时间跨度。0304自定义函数age()根据总月数判断账龄区间，为应收账款的账龄分析提供分类依据。deftotal_month(startdate,enddate):#计算月数差逻辑...returnmonth_diff例三例四defage(total_month):#判断账龄区间逻辑...returnage_range应收账款管理读取与数据预处理读取“客户往来明细账.xlsx”文件，并对缺失值进行处理，确保数据质量。0506按“客户编码”分组计算实际应收款项使用groupby方法按照“客户编码”分组，并应用自定义函数计算每个客户的实际应收款项。df=pd.read_excel('7-5客户往来明细账.xlsx').fillna(0)例五例六df_actual=df.groupby('客户编码',as_index=False).apply(compute_actual_receivable)应收账款管理筛选有效应收账款数据筛选出实际应收账款不为空且不为0的记录，排除无效或已完成的应收账款。0708计算账龄并创建账龄区间调用total_month()函数计算账龄，并使用age()函数根据账龄判断账龄区间。、df_filtered=df_actual[(pd.isna(df_actual['实际应收'])==False)&(df_actual['实际应收']!=0)]例七例八df_filtered['账龄']=df_filtered['制单日期'].apply(lambdax:total_month(x,end_date))df_filtered['账龄区间']=df_filtered['账龄'].apply(age)应收账款管理使用pivot_table()函数汇总应收账款通过pivot_table()函数，根据“客户编码”和“账龄区间”对实际应收账款进行汇总，为管理层提供决策支持。pivot_table=pd.pivot_table(df_filtered,index='客户编码',columns='账龄区间',values='实际应收',aggfunc='sum',fill_value=0)例九09应收账款的账龄分析对于企业财务管理有哪些重要意义？01如何将本任务板块中的数据透视表结果可视化，以更直观地展示应收账款的分布？02#假设df是包含应收账款的DataFramedf['应收账款']=df['应收账款'].fillna(0)例一#假设pivot_table是包含应收账款汇总数据的DataFramepivot_table.plot(kind='bar',y='应收账款')例二即测即评在处理大规模数据时，如何优化自定义函数compute_actual_receivable()的性能？03结合本任务板块的知识，设计一个综合的应收账款管理系统的Python脚本。04即测即评自定义函数total_month()和()age()编写函数计算两个日期之间的月数差，为账龄分析提供时间跨度。根据总月数判断账龄区间，辅助进行应收账款的分类。0302模块导入与数据格式化正确导入数据处理所需的模块，并设置合适的数据展示格式。自定义函数compute_actual_receivable()创建函数计算实际应收款项，处理借方和贷方金额，确定未回款金额。01任务总结04读取与数据预处理读取“客户往来明细账.xlsx”文件，并对数据中的缺失值进行预处理。计算账龄并创建账龄区间计算账龄并根据账龄区间对数据进行分类，为后续分析提供依据。0706按“客户编码”分组计算实际应收款项使用groupby方法对数据进行分组，并计算每组的实际应收款项。筛选有效应收账款数据筛选出实际应收账款不为空且非零的记录，排除无效数据。05任务