使用 tkinter 的表格和 amorization 图表 - Python

本文将介绍如何使用 Python 的 tkinter 库来创建一个可以展示资产折旧情况的表格，并结合 amorization 图表来展示更直观的数据情况。

tkinter 表格创建

首先，我们需要导入 tkinter 和 pandas 库：

import tkinter as tk
import pandas as pd

接下来，我们创建一个 tkinter 窗口和一个表格组件：

root = tk.Tk()
root.title("Amorization Table")

table = tk.Frame(root)
table.pack(side=tk.TOP, padx=10, pady=10)

然后，我们使用 pandas 库来读取我们要展示的内容，并将其转换为 tkinter 中的表格格式：

data = pd.read_csv('amorization.csv')

for r in range(len(data)):
  for c in range(len(data.columns)):
    tk.Label(table, text=data.iloc[r, c]).grid(row=r, column=c)

最后，我们使用 tkinter 的 mainloop() 函数来运行窗口：

root.mainloop()

这样，我们就可以创建出一个展示资产折旧情况的表格了。

amorization 图表展示

但是，仅仅是一个表格可能不够直观，我们还可以使用 matplotlib 和 numpy 库来创建一个 amorization 图表，更加直观地展示资产折旧情况。

首先，导入相应的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，读取我们需要展示的数据：

data = pd.read_csv('amorization.csv')

接着，我们需要将数据进行处理，计算出每年的资产净值，进而计算出每年的资产折旧额度。我们可以使用 numpy 库的 cumsum() 函数来处理数据：

net_value = np.array(data['Cost'] - data['Depreciation'])
depreciation = np.array(data['Depreciation'])

net_value = np.insert(net_value, 0, data['Cost'][0])
depreciation = np.insert(depreciation, 0, 0)

net_value = np.cumsum(net_value)
depreciation = np.cumsum(depreciation)

之后，我们可以使用 matplotlib 将数据展示成一个 amorization 图表：

plt.plot(net_value, label='Net Value')
plt.plot(depreciation, label='Depreciation')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Amount')
plt.title('Amorization Chart')
plt.legend()
plt.show()

这样，我们就可以同时展示表格和 amorization 图表了，更加直观地展示资产折旧情况。

完整代码

import tkinter as tk
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

root = tk.Tk()
root.title("Amorization Table")

table = tk.Frame(root)
table.pack(side=tk.TOP, padx=10, pady=10)

data = pd.read_csv('amorization.csv')

for r in range(len(data)):
    for c in range(len(data.columns)):
        tk.Label(table, text=data.iloc[r,c]).grid(row=r,column=c)

root.mainloop()

net_value = np.array(data['Cost'] - data['Depreciation'])
depreciation = np.array(data['Depreciation'])

net_value = np.insert(net_value, 0, data['Cost'][0])
depreciation = np.insert(depreciation, 0, 0)

net_value = np.cumsum(net_value)
depreciation = np.cumsum(depreciation)

plt.plot(net_value, label='Net Value')
plt.plot(depreciation, label='Depreciation')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Amount')
plt.title('Amorization Chart')
plt.legend()
plt.show()

总结

本文介绍了如何使用 Python 的 tkinter 和 pandas 库来创建一个资产折旧表格，以及使用 matplotlib 和 numpy 库来创建一个 amorization 图表，更加直观地展示资产折旧情况。这可以为企业在资产管理方面提供更加全面的数据支持。