Calcul de ratios financiers avec pandas

Analyser les états financiers avec Python

Rohan Chatterjee

Risk Modeler

Structure des données de bilan

  • Données du bilan chargées dans un DataFrame pandas nommé balance_sheet.

 


----CODE_GLUE----
```print(balance_sheet.head())

----CODE_GLUE---- ` Image montrant le haut du DataFrame nommé balance_sheet.

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Calcul du ratio de liquidité générale

balance_sheet["current_ratio"] = balance_sheet["Total Current Assets"] / 
                                 balance_sheet["Total Current Liabilities"]
print(balance_sheet.head())

Image montrant le DataFrame balance_sheet avec la colonne current_ratio ajoutée.

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Utiliser .groupby() pour des résultats par groupe

  • Pour obtenir la moyenne du ratio par secteur :
    balance_sheet.groupby("comp_type")["current_ratio"].mean()
    Image montrant le ratio moyen de liquidité générale par secteur.
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Utiliser .groupby() pour des résultats par groupe

balance_sheet.groupby(["Year","comp_type"])["current_ratio"].mean()

Image montrant le ratio moyen de liquidité générale par secteur selon les années.

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Utiliser groupby().transform()

  • .transform() peut suivre .groupby() pour ajouter aux lignes le résultat correspondant au groupe de chaque ligne.
    balance_sheet["industry_curr_ratio"] = 
          balance_sheet.groupby([
          "Year","comp_type"])["current_ratio"].transform("mean")
print(balance_sheet.head())

Image montrant le ratio moyen par secteur selon les années, maintenant ajouté au DataFrame balance_sheet.

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Utiliser .groupby().transform()

balance_sheet["relative_diff"] = 
                            (balance_sheet["current_ratio"] / 
                             balance_sheet["industry_curr_ratio"]) - 1

DataFrame montrant l'écart relatif entre le ratio d'une entreprise et celui de son secteur.

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Utiliser .isin()

  • .isin() sert à extraire un sous-ensemble pour l'analyse.
  • Exemple : filtrer un DataFrame pour afficher les entreprises fmcg et tech en 2019 et 2020 :
fmcg_2019 = balance_sheet.loc[
            (balance_sheet["Year"].isin([2019,2020])) &
            (balance_sheet["comp_type"].isin(["tech","fmcg"]))
                            ]
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Passons à la pratique !

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