Newer
Older
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Анализируем структуру расходов субъектов федерации по госзаказу на основе отчётов об исполнении бюджетов"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Цель работы: \n",
"- разобраться с работой с Excel файлами отчётов об исполнении бюджетов\n",
"- научиться извлекать сведения о структуре госзаказа\n",
"- визуализировать структуру госзаказа\n",
"\n",
"Источники данных: Консолидированные бюджеты субъектов Российской Федерации и бюджетов территориальных государственных внебюджетных фондов в виде годовых отчётов с 2013 по 2018 годы\n",
"\n",
"http://roskazna.ru/ispolnenie-byudzhetov/konsolidirovannye-byudzhety-subektov/\n",
"\n",
"Для работы потребуется установить библиотеки xlrd и tabulate используйте командную строку:\n",
"\n",
" pip install tabulate\n",
" pip install xlrd\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Импортируем необходимые библиотеки для работы"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import sys, os\n",
"import xlrd\n",
"import json\n",
"import pprint\n",
"from IPython.display import HTML, display\n",
"import tabulate\n",
"import pandas as pd"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Особенность данных отчётов об исполнении бюджета в том что они в файлах Excel и в разных форматах, меняющихся год от года. Для этого необходимо написать относительно универсальную функцию извлечения данных"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"ename": "SyntaxError",
"evalue": "invalid syntax (<ipython-input-1-3f18af0e1f80>, line 35)",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[0;36m File \u001b[0;32m\"<ipython-input-1-3f18af0e1f80>\"\u001b[0;36m, line \u001b[0;32m35\u001b[0m\n\u001b[0;31m else:\u001b[0m\n\u001b[0m ^\u001b[0m\n\u001b[0;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[0;31m:\u001b[0m invalid syntax\n"
]
}
],
"source": [
"def exract_report_data(year, filter_vr='', regname_sheet_id=1, regname_cell_coord=[4,3], summ_col_id=6):\n",
" filepath = 'files/%s' % year\n",
" files = os.listdir(filepath)\n",
" fields = ['filename', 'region', 'vr', 'vr_name', 'total', 'vr_share']\n",
" table = []\n",
" for name in files:\n",
" name = name.lower()\n",
" if name[-4:] == '.xls':\n",
" wb = xlrd.open_workbook(filepath + '/' + name)\n",
" sheet = wb.sheet_by_index(regname_sheet_id)\n",
" reg = sheet.cell(regname_cell_coord[0], regname_cell_coord[1])\n",
" datasheet = wb.sheet_by_index(regname_sheet_id+1)\n",
" adict = {}\n",
" data = {}\n",
" total = 0\n",
" for row in datasheet.get_rows():\n",
" if total == 0:\n",
" if type(row[1].value) == type(''):\n",
" if row[1].value.isdigit() and row[1].value == '200':\n",
" total = int(row[summ_coll_id].value)\n",
" continue\n",
" else:\n",
" if row[1].value == 200:\n",
" total = int(row[summ_coll_id].value)\n",
" continue\n",
"# if row[1].value == '200':\n",
" # total = row[6].value\n",
"\n",
"\n",
" if type(row[5].value) == type(''):\n",
" if row[5].value.isdigit():\n",
" vr = int(row[5].value)\n",
" else:\n",
" continue\n",
" else:\n",
" vr = int(row[5].value)\n",
" if vr >= 100:\n",
" if str(vr) not in adict.keys():\n",
" adict[str(vr)] = row[0].value\n",
" v = data.get(str(vr), 0)\n",
" data[str(vr)] = v + row[6].value if type(row[6].value) == float else 0\n",
" for key, value in data.items():\n",
" if filter_vr == '' or filter_vr == key:\n",
" table.append({'filename': name, 'region' : reg.value, 'vr' : key, 'vr_name' : adict[key], 'total' : total, 'vr_value' : value, 'vr_share' : (value * 100.0) / total})\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"extract_report_data('2016', '200', 1, [4,3], 6)\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"extract_report_data('2018', '200', 0, [5,3], 6)"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.6.7"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}