钱都去哪了？Python来解读

日常生活中很多朋友都有爱记账的习惯，一方面可以了解日常花销，一方面可能需要单位报销，所以会及时记录。那么，这些数据如果保存在Excel中，通过Python就可以实现日常消费数据的分析，消费数据一目了然、消费趋势了如指掌，效果如图12所示。   

图12 日期记账数据分析

核心技术

实现步骤

1 导入相关模块，代码如下

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

2 DataFrame输出数据对齐，代码如下

# 解决数据输出时列名不对齐的问题

pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

3 获取Excel数据，代码如下

# 获取数据

df=pd.read_excel('accounts.xlsx')

# 设置索引，按月份显示数据

df=df.set_index('日期',drop=True)

df=df['2019-12'].to_period('M') # 获取2019年12月数据

4 按支出类别和日期分组统计数据，代码如下

# 按支出类别分组统计

df_month=df.groupby(['支出类别','日期'])[['金额']].sum().reset_index()

# 按金额排序

df_month_sort=df_month[['支出类别','金额']].sort_values(by='金额',ascending=False)

# 添加行索引

df_month_sort.index=[1,2,3,4,5,6]

print('2019年12月总支出 ',df_month['金额'].sum(),'元')

print('我最爱把钱花在')

print(df_month_sort.rename(columns={'支出类别':'','金额':''})) # 设置列名为空，输出

5 绘制环形图表，代码如下

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解决中文乱码

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

labels = df_month_sort['支出类别'].values.tolist()

data_percent = df_month_sort['金额'].values.tolist()

colors = ['c', 'r', 'y', 'g', 'gray','b']

wedges1, texts1, autotexts1 = plt.pie(data_percent,

autopct = '%3.1f%%',

radius = 1,

pctdistance = 0.85,

colors = colors,

startangle = 180,

textprops = {'color': 'w'},

wedgeprops = {'width': 0.4, 'edgecolor': 'w'}

)

# 图例

plt.legend(wedges1,

labels,

fontsize = 12,

loc = 'center right',

borderaxespad=0., # borderaxespad将图例放外面

frameon=False, # 去掉图例边框

bbox_to_anchor = (1.3, 0.6))

# 设置文本样式

plt.setp(autotexts1, size=12, weight='bold')

plt.setp(texts1, size=10)

# 标题

plt.title('我最爱把钱花在', fontsize=20)

plt.show()