基礎(chǔ)篇 第　1章 Python 與財務(wù)概述 1.1　Python 簡介 1.1.1　Python 的發(fā)展歷程 1.1.2　Python 的特點及應(yīng)用范圍 1.2　Python 在財務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用 1.2.1　財務(wù)會計與管理會計 1.2.2　Python 與會計活動的融合 1.3　Python 環(huán)境配置及使用. 1.3.1　Anaconda 的下載與安裝 1.3.2　Jupyter Notebook 的使用 第　2章 Python 語法基礎(chǔ) 2.1　變量 2.1.1　定義變量 2.1.2　變量的類型 2.1.3　變量的命名 2.2　注釋 2.2.1　單行注釋 2.2.2　多行注釋 2.3　數(shù)據(jù)類型 2.3.1　整型 2.3.2　浮點型 2.3.3　布爾型 2.3.4　字符串 2.3.5　元組 2.3.6　列表 2.3.7　字典 2.3.8　數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換 2.4　運算符 2.4.1　算術(shù)運算符 2.4.2　比較運算符 2.4.3　邏輯運算符 2.4.4　賦值運算符 2.4.5　成員運算符 2.5　控制結(jié)構(gòu) 2.5.1　分支結(jié)構(gòu) 2.5.2　循環(huán)結(jié)構(gòu) 2.6　函數(shù) 2.6.1　內(nèi)置函數(shù) 2.6.2　自定義函數(shù) 2.6.3　匿名函數(shù) 2.7　模塊 2.7.1　導入模塊 2.7.2　標準模塊 2.7.3　第三方模塊 2.8　異常 第3章　Python 財務(wù)數(shù)據(jù)采集與分析 3.1　財務(wù)數(shù)據(jù)分析流程 3.2　pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3.2.1　Series 3.2.2　DataFrame 3.3　財務(wù)數(shù)據(jù)采集 3.3.1　Excel 數(shù)據(jù)的讀取 3.3.2　財經(jīng)大數(shù)據(jù)接口 3.4　數(shù)據(jù)索引的設(shè)置 3.4.1　設(shè)置索引 3.4.2　重置索引 3.5　缺失數(shù)據(jù)的處理 3.5.1　檢測缺失值 3.5.2　過濾缺失值 3.5.3　填充缺失值 3.6　重復數(shù)據(jù)的處理 3.6.1　檢測重復數(shù)據(jù) 3.6.2　刪除重復數(shù)據(jù) 3.7　數(shù)據(jù)的增刪改查 3.7.1　數(shù)據(jù)的查詢 3.7.2　數(shù)據(jù)的修改 3.7.3　數(shù)據(jù)的刪除 3.7.4　數(shù)據(jù)的增加 3.8　數(shù)據(jù)的排序 3.8.1　單條件排序 3.8.2　多條件排序 3.9　字符串的處理 3.9.1　len()函數(shù) 3.9.2　strip()函數(shù) 3.9.3　replace()函數(shù) 3.9.4　startswith()函數(shù) 3.9.5　contains()函數(shù) 3.9.6　split()函數(shù) 3.9.7　cat()函數(shù) 3.10　時間序列的處理 3.10.1　按日期篩選數(shù)據(jù) 3.10.2　按日期顯示數(shù)據(jù) 3.10.3　按日期統(tǒng)計數(shù)據(jù) 3.10.4　日期的提取 3.10.5　日期的偏移 3.11　數(shù)據(jù)的統(tǒng)計函數(shù) 3.12　數(shù)據(jù)透視表 3.13　數(shù)據(jù)的分組聚合 3.14　數(shù)據(jù)的重塑 3.14.1　transpose()函數(shù) 3.14.2　unstack()函數(shù) 3.14.3　stack()函數(shù) 3.14.4　pivot()函數(shù) 3.15　數(shù)據(jù)的合并 3.15.1　merge()函數(shù) 3.15.2　concat()函數(shù) 3.16　數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換 3.16.1　map()函數(shù) 3.16.2　apply()函數(shù) 3.16.3　applymap()函數(shù) 3.17　拓展 1：線性回歸模型 3.18　拓展 2：現(xiàn)金流模型 3.18.1　基本模型 3.18.2　投資項目評價指標 3.19　拓展 3：組合迭代器 3.20　拓展 4：求解方程式 第4章　Python 財務(wù)數(shù)據(jù)可視化 4.1　圖形繪制基礎(chǔ) 4.2　繪制折線圖 4.2.1　展示單條數(shù)據(jù) 4.2.2　展示多條數(shù)據(jù) 4.3　繪制柱狀圖 4.3.1　展示單條數(shù)據(jù) 4.3.2　展示多條數(shù)據(jù) 4.4　繪制堆疊柱狀圖 4.5　繪制條形圖 4.5.1　展示單條數(shù)據(jù) 4.5.2　展示多條數(shù)據(jù) 4.6　繪制堆疊條形圖 4.7　繪制堆積面積圖 4.8　繪制餅圖 4.8.1　一般繪制 4.8.2　參數(shù)設(shè)置 4.9　繪制多子圖 4.9.1　繪制兩個子圖 4.9.2　繪制三個子圖 4.9.3　繪制四個子圖 4.10　繪制共享坐標軸 4.11　pandas 對象繪圖 應(yīng)用篇 第5章　Python 在財務(wù)會計核算中的 應(yīng)用 5.1　應(yīng)收賬款賬齡分析 5.2　固定資產(chǎn)折舊測算 第6章　Python 在財務(wù)管理決策中的應(yīng)用 6.1　資本資產(chǎn)定價模型 6.2　資本預算決策分析 6.3　資本結(jié)構(gòu)決策分析 6.4　短期經(jīng)營決策分析 第7章　Python 在財務(wù)報表分析中的應(yīng)用 7.1　財務(wù)報表分析概述 7.1.1　財務(wù)報表分析的目的 7.1.2　財務(wù)報表分析的方法 7.2　資產(chǎn)負債表分析 7.2.1　數(shù)據(jù)采集 7.2.2　資產(chǎn)分析 7.2.3　資本分析 7.3　利潤表分析 7.3.1　數(shù)據(jù)采集 7.3.2　營業(yè)收入分析 7.3.3　營業(yè)收入與營業(yè)成本的綜合分析 7.3.4　營業(yè)費用分析 7.3.5　利潤質(zhì)量分析 7.4　現(xiàn)金流量表分析 7.4.1　數(shù)據(jù)采集 7.4.2　總體分析 7.4.3　投資活動現(xiàn)金流量分析 7.4.4　籌資活動現(xiàn)金流量分析 7.5　綜合指標分析 7.5.1　現(xiàn)金含量分析 7.5.2　杜邦財務(wù)分析 參考文獻