财务人学会Python究竟有多可怕

什么核对70万行金额数据是否一致、上百张PDF发票转Excel、十几个店铺的进出库存筛选等等，用Python处理就是轻轻松松，我是墨墨，一个前财务BP，今天分享财务用python处理数据的代码。

1 读取 Excel 文件 - 打开你的财务数据

首先，我们要加载财务数据表格，Python 的 pandas 库能高效读取 Excel 文件。无论你是需要核对销售数据还是查看退货记录，这一步是基础。

import pandas as pd# 读取Excel文件df = pd.read_excel('财务数据.xlsx')

2 筛选特定行或列 - 精准筛选财务数据

财务核对中，我们常常只需要查看特定的列或行，比如需要对比 “销售金额” 和 “退款金额” 列。

# 筛选出销售金额和退款金额列df_filtered = df[['销售金额', '退款金额']]

3 删除无效数据行 - 清理脏数据

在核对财务数据时，经常会遇到重复数据或不相关的行。使用 drop () 方法能快速删除不需要的行，确保数据准确性。

# 删除缺失值或不需要的行df_cleaned = df.dropna(subset=['销售金额', '退款金额'])

4 修改特定单元格的值 - 及时纠错

有时候，表格中的某些数据需要手动修改，比如错误的退款金额或者缺失的费用。Python 可以帮助你高效地定位并修改这些值。

# 修改特定单元格df.loc[df['订单编号'] == '123456', '退款金额'] = 500

5 对表格进行排序 - 方便核对

排序功能非常适合财务核对，尤其是当你需要对账目进行排序，检查是否有重复或异常记录时。

# 按销售金额排序df_sorted = df.sort_values(by='销售金额', ascending=False)

6 批量核对多个 Excel 文件 - 效率翻倍

通常财务核对过程中需要同时打开多个 Excel 文件，手动核对数据是否一致。通过 Python，我们可以批量处理多个文件，快速合并与比较数据。

import os# 读取多个Excel文件files = [f for f in os.listdir('财务文件夹') if f.endswith('.xlsx')]df_combined = pd.concat([pd.read_excel(f'财务文件夹/{file}') for file in files])

7 统计计算 - 自动化财务分析

财务核对中常常需要做一些汇总统计，比如统计总销售额、退货率等。Python 能通过简洁的代码快速实现这些计算。

# 计算总销售额和退款金额total_sales = df['销售金额'].sum()total_refunds = df['退款金额'].sum()# 计算平均金额average_amount = df['金额'].mean()

8 数据写入 Excel - 生成财务报告

完成财务核对后，我们需要把结果保存到新的 Excel 文件中。Python 同样能轻松完成这一步，生成标准化的财务报告。

# 将结果保存为新的Excel文件df_sorted.to_excel('核对结果.xlsx', index=False)