【python】python企业财务能力数据分析可视化

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 读取数据集
df = pd.read_csv('Enterprise_Financial_Capability.csv')
 
# 分析并可视化财务能力指标与财务风险之间的关系
sns.pairplot(df, x_vars=['Financial Capability Score'], y_vars=['Financial Risk Score'], size=7, aspect=0.8)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与财务风险之间的关系 (散点图)
sns.scatterplot(x='Financial Capability Score', y='Financial Risk Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与财务效益之间的关系 (箱型图)
sns.boxplot(x='Financial Capability Score', y='Financial Profitability Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与财务效益之间的关系 (散点图)
sns.scatterplot(x='Financial Capability Score', y='Financial Profitability Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与流动性风险之间的关系 (计数图)
sns.countplot(x='Financial Capability Score', hue='Liquidity Risk Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与长期利率风险之间的关系 (散点图)
sns.scatterplot(x='Financial Capability Score', y='Interest Rate Risk Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与市场需求之间的关系 (箱型图)
sns.boxplot(x='Financial Capability Score', y='Market Demand Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与供应链风险之间的关系 (散点图)
sns.scatterplot(x='Financial Capability Score', y='Supply Chain Risk Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与财务风险之间的关系 (计数图)
sns.countplot(x='Financial Capability Score', hue='Total Risk Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与财务风险之间的关系 (箱型图)
sns.boxplot(x='Financial Capability Score', y='Total Risk Score', data=df)
plt.show()
 
# 分析并可视化财务能力指标与财务风险之间的关系 (散点图)
sns.scatterplot(x='Financial Capability Score', y='Total Risk Score', data=df)
plt.show()

这段代码使用了Seaborn库来分析并可视化数据集中的财务能力指标与不同财务风险（如流动性风险、利率风险、供应链风险等）之间的关系。它展示了如何使用Seaborn的pairplot、scatterplot、boxplot和countplot等函数来创建各种可视化图表，从而深入了解数据的分布和潜在的关系。