数据分析（财报分析） · 第 1 课

把表格变成「会算的东西」

用 pandas 从格力的 6 年真实年报数据里，算出一条指标趋势。

先看数据是什么

本课用的是真数据：格力电器（000651）2020–2025 六个年报的关键科目，单位统一为亿元。

文件在 assets/data/000651-格力-年报关键数据.csv，长这样：

年份,营业总收入_亿元,归母净利润_亿元,经营现金流净额_亿元
2020,1705.0,221.8,192.4
2021,1896.5,230.6,18.9
2022,1901.5,245.1,286.7
2023,2050.2,290.2,564.0
2024,1900.4,321.8,293.7
2025,1711.2,290.0,463.8

来源：东方财富财务摘要，经 AKShare 1.15.87 stock_financial_abstract 导出，导出日 2026-09-24。 任何数字的最终裁决地是巨潮资讯网的年报原文。

三个概念，足够开始

① DataFrame = 一张有列名的表

你在 Excel 里的那张表，在 pandas 里叫 DataFrame。第一行是列名，左边那串 0 1 2 3 4 5 是行号（行号在 pandas 里叫「索引」，index）。

② Series = 表里的一整列

用列名把一列取出来，得到的不是数字，是「一整列」，叫 Series。记住这一点——第 3 个概念就靠它。

③ 关键：整列一起算（不写循环）

这是 pandas 和普通 Python 最不一样的地方，也是它取代 Excel 手工拉公式的原因：

# 两列“对齐着”一起算，一行算完所有年份
df["归母净利率_%"] = df["归母净利润_亿元"] / df["营业总收入_亿元"] * 100

你没写任何 for 循环，但它把 6 个年份全算了。这个特性叫向量化运算，是后面所有指标计算的地基。

动手（这一步才是真的在学）

1. 打开终端，进工作区，启动 Python

   cd ~/Learning/数据分析
   python3

   看到 >>> 就对了。这是交互式 Python，每敲一行立刻看到结果——反馈最快的学习方式。

2. 把两句话敲进去

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv("assets/data/000651-格力-年报关键数据.csv")
   df

   第二行把 CSV 读成 DataFrame（pd 是 pandas 的通用简称，df 是「dataframe」的习惯命名）。第三行让它显示出来。

   你该看到：6 行 4 列，左边有 0–5 的行号。看到这个，说明你已经在用 pandas 了。

3. 取出一列，造出一列

   # 取一列看看它长什么样
   df["营业总收入_亿元"]
   
   # 算归母净利率：造一列新的
   df["归母净利率_%"] = (df["归母净利润_亿元"] / df["营业总收入_亿元"] * 100).round(1)
   
   # 只看关心的两列
   df[["年份", "归母净利率_%"]]

   第 2 步的写法 df["新列名"] = 算式 就是「新增一列」——pandas 里没有「插入列」这种操作，赋值就是新增。这个习惯要改过来。

4. 核对结果，然后说一句话

   你的输出应该是：13.0 → 12.2 → 12.9 → 14.2 → 16.9 → 16.9（%）。

   然后回答自己一个问题：这六年，格力的净利率在往上还是往下？

卡住了？

报错 FileNotFoundError：说明当前目录不对。终端里敲 pwd 确认是不是 /Users/mac/Learning/数据分析；路径是相对的（assets/…），必须在工作区根目录下运行。

报错 ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'：用 which python3 确认是 /opt/miniconda3/bin/python3。

数字对不上但差不多：检查是不是漏了 * 100，或者括号套错了位置。

自查：回忆，不要往上翻

下面三题请凭记忆答。看起来很简单的题才最能暴露「其实没记住」——这就是存储强度的意义。

一句话结论

你现在可以说了：格力 2020–2025 年归母净利率从 13.0% 升到 16.9%，期间收入从 1705 亿先升到 2050 亿、再回落到 1711 亿——但利润率没有跟着掉，反而到了六年最高。

这就是财报分析里最值钱的一句话形态：不是"净利率 16.9%"，而是"它在什么背景下变化"。收入下降、利润率反升，本身就值得追问一句为什么（产品结构？成本？还是别的）。