python 银行流水分析的代码

以下是一个简单的银行流水分析的Python代码示例，用于统计每个账户的收入和支出总额：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 读取银行流水数据
data = pd.read_csv('bank_transactions.csv')

# 按照账户分组，统计收入和支出总额
grouped = data.groupby(['账户'])['金额'].agg({'收入': 'sum', '支出': 'sum'})

# 计算每个账户的余额
grouped['余额'] = grouped['收入'] - grouped['支出']

# 输出结果
print(grouped)

其中，银行流水数据需要保存在名为“bank_transactions.csv”的CSV文件中，每行包括账户、日期和金额等信息。代码使用pandas库读取数据，并通过groupby函数按照账户分组，统计收入和支出总额，最后计算每个账户的余额。最终输出结果，包括每个账户的收入、支出和余额。

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银行卡流水分析代码

银行卡流水分析的代码需要根据具体的数据和分析目的进行编写。以下是一个简单的银行卡流水分析代码示例，用于对用户消费行为进行分析：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('bankcard.csv')

# 数据清洗
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.dropna(inplace=True)

# 数据预处理
X = data[['amount', 'location', 'time']]
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 特征提取
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X_scaled)
labels = kmeans.labels_

# 分析结果解释
data['labels'] = labels
cluster_centers = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)
for i in range(len(cluster_centers)):
    print(f'Cluster {i+1}:')
    print(f'Average amount: {cluster_centers[i][0]}')
    print(f'Popular locations: {data[data["labels"]==i]["location"].value_counts().head()}')
    print(f'Popular time slots: {data[data["labels"]==i]["time"].value_counts().head()}')

以上代码实现了对银行卡消费流水的聚类分析，将消费记录按照消费金额、消费地点和消费时间进行聚类，输出每个聚类的平均消费金额、最常见的消费地点和消费时间段。在实际应用中，可以根据具体的业务需求对代码进行修改和优化。