一、项目概述与技术选型

1.1 项目概述

该项目基于Streamlit框架搭建申万行业财务数据分析平台，实现行业级别筛选、财务指标可视化、增长率计算与排名分析的全流程交互，涵盖数据清洗、聚合分析、动态可视化等核心技术点。

1.2 技术选型

• 前端与交互：Streamlit
• 数据处理：Pandas
• 可视化：Matplotlib
• 数据存储：Excel/CSV

二、项目核心功能模块设计

1. 数据加载模块：读取申万行业分类数据与 2018-2024 年财务数据，实现多表合并与年度数据整合。
2. 数据处理模块：按行业级别聚合数据，计算财务指标增长率，处理异常值（NaN、无穷大）。
3. 可视化展示模块：生成行业概况表格，绘制 2019-2024 年增长率 Top8 行业的分年度柱状图。

流程：选择行业级别/分析类型—行业概况—增长率前八个行业

三、核心代码实现

3.1 数据集

3.2 页面配置与侧边栏交互

3.3 数据加载与合并

3.4 数据聚合与增长率计算

3.5 行业概况表格展示

3.6 分年度增长率可视化

四、关键功能亮点

4.1 多维度数据聚合与筛选

• 按行业级别与年度聚合财务数据，实现总量与上市公司数量的统计。
• 排除 2018 年数据（无上年数据无法计算增长率），确保增长率分析的合理性。

4.2 动态可视化设计

• 分年度子图布局：采用 2 行 3 列的子图展示 2019-2024 年数据，实现六年增长率的直观对比。
• 彩色柱状图：使用plt.cm.Set3配色方案，区分不同行业，提升图表的视觉辨识度。

4.3 性能优化与用户体验

• 数据缓存：通过@st.cache_data装饰器缓存数据加载结果，避免重复读取文件，提升页面响应速度。
• 宽布局适配：设置layout='wide'，充分利用页面空间展示多图表与表格。
• 关键指标卡片：通过st.metric组件展示总财务指标、平均增长率、上市公司总数，快速呈现核心统计信息。

五、页面展示

六、总结

本文基于 Streamlit 框架搭建了一个功能完善的申万行业财务数据分析平台，实现了多级别行业筛选、财务指标增长率计算、分年度可视化分析的全流程交互。平台兼具数据处理的严谨性与可视化的直观性，能够帮助金融研究者快速把握各行业的财务表现与发展趋势。

通过该平台，使用者可以灵活选择行业级别与分析指标，查看 2019-2024 年的行业财务概况，并通过分年度柱状图直观对比各行业的增长率排名。未来可进一步扩展财务指标维度、优化交互式可视化、添加数据导出功能，打造更全面的金融行业分析工具。