Python之百度财务数据可视化分析

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')