本文主要是介绍python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程（图文代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程（图文代码）》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存...
一、前言
入职测试中的一道题，要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括，资产负债表，利润表，现金流量表，保存到本地Csv文件，对该公司进行财务分析，如提取近五年，营业收入，净利润数据，并且算出同比增长，以上的分析以图表显示，用户可以很方便的看出发展趋势，通过streamlit 以web形式展示。
二、核心知识点梳理
1、Akshare数据获取
用于从新浪财经接口获取上市公司财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）。
关键函数：
ak.stock_financial_report_sina()，需指定股票代码和报表类型。
2、Pandas数据处理
数据清洗：解析日期、设置索引、排序。
计算衍生指标：净利润、同比增长率。
单位转换：将数值单位从“元”转换为“亿元”。
3、Matplotlib可视化
绘制双轴趋势图（营业收入与净利润）。
同比增长率折线图，标注数据标签。
图表格式优化：日期格式化、网格线、中文字体支持。
4、Streamlit Web应用
快速构建交互式仪表盘，支持多标签页布局。
数据动态展示：表格、图表、指标卡片的实时渲染。
5、财务分析基础
净利润 = 营业总收入 - 营业总成本。
同比增长率 =（当期值 - 去年同期值）/ 去年同期值 × 100%。
二、代码逐段解析
1、导入依赖库
import akshare as ak import pandas as pd import streamlit CYphBzXas st import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter
作用：
akshare：获取股票财务数据。pandas：数据清洗与计算。streamlit：构建Web界面。matplotlib：生成可视化图表。
2、数据获取与保存
# 获取贵州茅台近十年财务报表
balance_sheet = ak.stock_financial_report_sina(stock="sh600519", symbol="资产负债表").head(40)
income_statement = ak.stock_financial_report_sina(stock="sh600519", symbol="利润表").head(40)
cash_flow = ak.stock_financial_report_sina(stock="sh600519", symbol="现金流量表").head(40)
# 保存为CSV文件
balance_sheet.to_csv('C:/Users/Hp/Desktop/Test1/balance_sheet.csv', index=False)#要填你要保存的地址
income_statement.to_csv('C:/Users/Hp/Desktop/Test1/income_statement.csv', index=False)
cash_flow.to_csv('C:/Users/Hp/Desktop/Test1/cash_flow.csv', index=False)关键参数：
stock="sh600519"：指定股票代码（贵州茅台）。symbol：指定报表类型（资产负债表/利润表/现金流量表）。.head(40)：取前40行数据（按季度存储，10年共40个季度）。
注意事项：
文件路径需根据本地环境修改（如
C:/Users/Hp/Desktop/Test1/）。
3、数据处理与指标计算
# 读取数据并设置日期索引
bs_data = pd.read_csv('C:/Users/Hp/Desktop/Test1/balance_sheet.csv', parse_dates=['报告日'], index_col=CYphBzX'报告日').head(20)
is_data = pd.read_csv('C:/Users/Hp/Desktop/Test1/income_statement.csv', parse_dates=['报告日'], index_col='报告日').head(20)
cf_data = pd.read_csv('C:/Users/Hp/Desktop/Test1/cash_flow.csv', parse_dates=['报告日'], index_col='报告日').head(20)
# 按日期排序
bs_data = bs_data.sort_values(by='报告日')
is_data = is_data.sort_values(by='报告日')
cf_data = cf_data.sort_values(by='报告日')
# 计算净利润
is_data['总净利润'] = is_data['营业总收入'] - is_data['营业总成本']
# 计算同比增长率
is_data['营收同比增长'] = (is_data['营业收入'] - is_data['营业收入'].shift(4)) / is_data['营业收入'].shift(4) * 100
is_data['总净利润同比增长'] = (is_data['总净利润'] - is_data['总净利润'].shift(4)) / is_data['总净利润'].shift(4) * 100
# 单位转换为亿元
is_data['营业收入_亿元'] = is_data['营业收入'] / 1e8
is_data['总净利润_亿元'] = is_data['总净利润'] / 1e8关键操作：
parse_dates=['报告日']：将日期列解析China编程为时间戳。.shift(4)：取4期前的数据（季度数据，4期即去年同期）。单位转换：将原始数据除以1e8（即10^8），转换为“亿元”。
4、Streamlit可视化展示
# 创建Web界面
st.title('贵州茅台(600519)财务分析仪表板')
# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 分标签页展示
tab1, tab2 = st.tabs(["财务指标趋势", "同比增长分析"])
with tab1:
# 营业收入与净利润趋势图
fig1, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))
ax1.plot(is_data.index, is_data['营业收入_亿元'], label='营业收入', color='#1f77b4', marker='o')
ax2.plot(is_data.index, is_data['总净利润_亿元'], label='总净利润', color='#2ca02c', marker='s')
# 设置图表格式（略）
st.pyplot(fig1)
with tab2:
# 同比增长率分析
growth_data = is_data[['营收同比增长', '总净利润同比增长']].dropna()
fig2, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(growth_data.index, growth_data['营收同比增长'], label='营收同比增长率', color='#d62728', marker='^')
ax.plot(growth_data.index, growth_data['总净利润同比增长'], label='净利润同比增长率', color='#ff7f0ejavascript', marker='d')
# 设置图表格式（略）
st.pyplot(fig2)
# 展示核心数据表格
st.subheader("核心财务数据")
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.dataframe(is_data[['营业收入_亿元', '总净利润_亿元']].tail(1).style.format("{:.2f}"))
with col2:
st.dataframe(growth_data[['营收同比增长', '总净利润同比增长']].tail(1).style.format("{:.1f}%"))功能亮点：
双标签页设计，分别展示趋势与增长率。
数据表格动态更新，始终显示最新季度结果。
三、运行与效果
1、安装依赖：
pip install akshare pandas streamlit matplotlib
2、启动应用：
streamlit run C:\Users\Hp\Desktop\py\Test1.py
3、效果展示：
四、总结
到此这篇关于python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程（图文代码）的文章就介绍到这了,更多相关python用Akshare与Streamlit实现股票分析内容China编程请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程China编程(www.chinasem.cn)！
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