【日常收支賬本】【Day06】設計可視化賬本界面——用Dataframe存放各動賬記錄，並用QChart展示數據

来源:https://www.cnblogs.com/LinfengBingyi/archive/2023/11/13/17785720.html
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本文設計了可視化賬本界面，將其分為總額統計、收支結構兩個標簽頁。總額統計中主要展示選定時間段內的收支總額、各存款賬戶的收支情況，還通過柱狀圖的形式展示變化趨勢；收支結構中通過餅圖的形式展示選定時間段內各收入/支出類型所占比例。本界面通過多個Dataframe類的私有屬性存放各動賬記錄，方便應對各種場... ...


一、項目地址

https://github.com/LinFeng-BingYi/DailyAccountBook

二、新增

1. 完成可視化賬本界面設計

1.1 功能詳述

可視化賬本的需求：

  • 一段時間內支出總額、變化趨勢、支出結構；
  • 一段時間內收入總額、變化趨勢、收入結構；
  • 一段時間內凈收入總額、變化趨勢；
  • 總資產，分為可用資產和固定資產，忽略非本人名下資產(特指代管存款，如家庭基金)；
  • 各存款賬戶的餘額，以及各賬戶在一段時間內收支總額；
  • 某支出/收入類型在一段時間內的變化趨勢、所有記錄。

界面設計上，分為兩個tab頁——“總額統計”、“收支結構”。
總額統計tab頁中，以數字形式展示支出總額、收入總額、凈收入總額、總資產，以表格形式展示各存款賬戶的餘額，以及各賬戶在一段時間內收支總額，以條形圖形式展示支出、收入、凈收入的變化趨勢。
總額統計tab頁

收支結構tab頁中，以餅圖形式展示支出結構、收入結構，點擊餅圖中某收支類型的切片，再彈窗展示該類型在一段時間內的變化趨勢、所有記錄。（開發中）
收支結構tab頁

1.2 代碼實現

通過QDesigner繪製。

2. 自定義QChartView，用於展示收支情況

2.1 功能詳述

為便於展示收支趨勢，自定義繼承於 QChartView 的 StatisticBarChartView 類。

選擇繼承 QChartView 而不是 QChart 的原因：QChartView 是 QGraphicsView 的子類，可以傳入QLayout.addWidget()，方便自定義佈局，而 QChart 無法實現。

2.2 代碼實現

class StatisticBarChartView(QChartView):
    def __init__(self, parent=None):
        super().__init__()
        self.parent = parent

        self.chart = QChart()
        self.chart.setAnimationOptions(QChart.AnimationOption.SeriesAnimations)
        self.setChart(self.chart)
        # 坐標軸
        self._axisX = None
        self._axisY = None

        # 存入條形圖數據集合set的列表(由於更新條形圖所用的QBarSeries.clear()方法會銷毀QBarSet對象，故此處通過創建list避免被銷毀)
        self.bar_set_expense_list = []
        self.bar_set_income_list = []
        self.bar_set_net_list = []
        # 條形圖序列series
        self.bar_series = QBarSeries()
        # x軸時間尺度
        self.time_scale_now = "month"
        self.time_scale = {"year": "yyyy", "month": "yyyy/MM", "week": "", "day": "MM/dd"}

        self.initWidget()
        self.bindSignal()
代碼過長，展開查看剩餘代碼： 

    def initWidget(self):
        # 標題和標簽
        self.chart.setTitle("總額統計")
        # self.chart.legend().hide()

        # 初始化圖表
        this_year = QDate.currentDate().year()
        df_init_expense = pd.DataFrame(
            {"date": [datetime.strptime(f"{this_year}{i:0>2}01", "%Y%m%d") for i in range(1, 13)], "value": [1500, 1800] * 6})
        df_init_income = pd.DataFrame(
            {"date": [datetime.strptime(f"{this_year}{i:0>2}01", "%Y%m%d") for i in range(1, 13)], "value": [6800, 6500] * 6})
        df_init_net = pd.DataFrame(
            {"date": [datetime.strptime(f"{this_year}{i:0>2}01", "%Y%m%d") for i in range(1, 13)], "value": [5300, 4300] * 6})
        self.updateBarSeries(df_init_expense, df_init_income, df_init_net)
        # 將series添加到chart中
        self.chart.addSeries(self.bar_series)

    def bindSignal(self):
        self.bar_series.hovered.connect(self.onSeriesHovered)

    def onSeriesHovered(self, state, index, bar_set: QBarSet):
        """
        Describe: 滑鼠懸停series事件處理函數

        Args:
            state: bool
                表示滑鼠是否懸停在series上。滑鼠懸停時為True，離開後變為False
            index: int
                表示滑鼠當前所懸停的條形，在條形集合中的編號
            bar_set: PySide6.QtCharts.QBarSet
                表示滑鼠當前所懸停的條形集合類別
        """
        # print("懸停series的狀態：", state)
        if state:
            QToolTip.showText(QCursor.pos(), "%s\n%s\n%s" %
                              (bar_set.label(),
                               self._axisX.categories()[index],
                               bar_set.at(index)))

    def createStatisticBarChartAxes(self, x_label_list, y_range):
        """
        Describe: 創建統計條形圖坐標軸

        Args:
            x_label_list: list
                x軸標簽列表
            y_range: tuple
                y軸範圍
        """
        # 先刪除舊坐標軸
        self.chart.removeAxis(self._axisX)
        self.chart.removeAxis(self._axisY)
        # 創建坐標軸
        self._axisX = QBarCategoryAxis()
        self._axisX.append(x_label_list)
        self._axisY = QValueAxis()
        self._axisY.setRange(y_range[0], y_range[1])
        # 加入坐標軸並綁定
        self.chart.addAxis(self._axisX, Qt.AlignmentFlag.AlignBottom)
        self.chart.addAxis(self._axisY, Qt.AlignmentFlag.AlignLeft)
        # 綁定series到坐標軸
        self.bar_series.attachAxis(self._axisX)
        self.bar_series.attachAxis(self._axisY)

    def updateBarSeries(self, df_expense, df_income, df_net):
        """
        Describe: 用新數據更新series

        Args:
            df_expense: pandas.DataFrame
                支出數據
            df_income: pandas.DataFrame
                收入數據
            df_net: pandas.DataFrame
                凈收入數據
        """
        # 清除series
        self.bar_series.clear()
        # 創建QBarSet
        bar_set_expense = QBarSet("支出", self.chart)
        bar_set_expense.append(df_expense['value'].tolist())
        bar_set_income = QBarSet("收入", self.chart)
        bar_set_income.append(df_income['value'].tolist())
        bar_set_net = QBarSet("凈收入", self.chart)
        bar_set_net.append(df_net['value'].tolist())
        # print("條形圖凈收入的數據：", df_net['value'].tolist())
        # 將QBarSet加入series
        self.bar_series.append(bar_set_expense)
        self.bar_series.append(bar_set_income)
        self.bar_series.append(bar_set_net)

    def displayAllBarChart(self, df_expense, df_income, df_net):
        """
        Describe: 展示新條形圖

        Args:
            df_expense: pandas.DataFrame
                支出數據
            df_income: pandas.DataFrame
                收入數據
            df_net: pandas.DataFrame
                凈收入數據
        """
        self.updateBarSeries(df_expense, df_income, df_net)

        # x軸labels
        date_str_list = [convertPandasToQDateTime(date).toString(self.time_scale[self.time_scale_now])
                         for date in df_net['date']]
        # y軸範圍
        axis_y_range = (min(0, df_net['value'].min()), max(df_expense['value'].max(), df_income['value'].max()))
        self.createStatisticBarChartAxes(date_str_list, axis_y_range)

    def scalingDfAndDisplay(self, df_expense, df_income, df_net, time_scale):
        """
        Describe: 根據時間尺度調整數據，並展示結果

        Args:
            df_expense: pandas.DataFrame
                支出數據
            df_income: pandas.DataFrame
                收入數據
            df_net: pandas.DataFrame
                凈收入數據
            time_scale: str['year', 'month', 'day']
                時間尺度
        """
        if time_scale not in ['year', 'month', 'day']:
            print("不支持的時間尺度!!")
            raise AttributeError("不支持的時間尺度!!")
        # print("傳入的時間尺度為：", time_scale)
        self.time_scale_now = time_scale
        #  如果是天數尺度，直接展示
        if time_scale == 'day':
            self.displayAllBarChart(df_expense, df_income, df_net)
            return
        # 根據時間尺度調整數據
        # 預設為月尺度
        group_by_pattern = '%Y-%m'
        if time_scale == 'year':
            group_by_pattern = '%Y'
        df_expense = scalingDfByTime(df_expense, group_by_pattern)
        df_income = scalingDfByTime(df_income, group_by_pattern)
        df_net = scalingDfByTime(df_net, group_by_pattern)
        # print("根據時間尺度調整後的數據：")
        # print(df_expense)
        # print(df_net)
        self.displayAllBarChart(df_expense, df_income, df_net)

三、修改

1. XML文件中存款賬戶增加信息

1.1 修改內容

XMl文件中，每個存款賬戶元素節點增加了"ignore"、"disposable"兩個子元素：
image

目的是方便識別、管理。額度類(如會員卡內餘額、手機話費餘額)、不動產類(如黃金、商品房)將“可支配”設為False，代理存款將“不計入”設為True。

對於額度類存款，用戶也可以認為該類賬務屬於已被消費的資產，一旦充值，便不屬於自有資產，此時，該筆充值的動賬記錄應算作“支出”類別；否則，若用戶認為該類賬務的充值屬於一種資產的轉移，其性質仍然屬於自有資產，那麼該筆充值的動作記錄應算作“轉移”類別。一切都依據自身認知而定。

四、開發總結

1. Dataframe操作

當需要展示數據時，需要進行各種數據切片(保留某幾行/列數據)、按欄位值篩選(查看某時間段內數據)、列之間運算(計算凈收入)等複雜操作。此時，選擇將XML中的記錄存儲到pandas的DataFrame數據類型中，因為其提供了許多方便的函數可以實現以上需求。

1.1 數據切片

需求描述

現有表示支出的DataFrame對象df_expense，其中有欄位"date"、"value"、"category"。當展示支出總額時，只需保留"date"、"value"兩個欄位，並計算"value"欄位值總和。

所用方法

使用DateFrame.iloc[ ]或DateFrame.loc[ ]來實現。

代碼實現

用法請參考，簡單易懂：Pandas入門-2-loc & iloc

df_expense.loc[:, ["date", "value"]]

1.2 按欄位值篩選

需求描述

現有表示支出的DataFrame對象df_expense，其中有欄位"date"、"value"、"category"。此時，需要得到start_date到end_date之間的所有非不動產(category不在ignore_list中)的動賬記錄數據。

所用方法

loc[ ]方法功能性足夠強大，也可以根據多個欄位值內容篩選數據，參閱：DataFrame按條件篩選、修改數據：df.loc[]拓展

代碼實現

df_expense.loc[(df_expense['date'].between(start_date, end_date)) &
               (action_df['category'].isin(ignore_category) == False)]

1.2 列之間運算

需求描述

現有表示支出的DataFrame對象df_expense、表示收入的DataFrame對象df_income，均含有欄位"date"、"value"。此時，需要通過df_income中某日期的收入總額減去df_expense中對應日期的支出總額，以得到表示凈收入的DataFrame對象df_net。

⚠ 註意：
在df_expense與df_income中，同一日期可以包含多條記錄，因此，需要按日期分組得到每個日的總額。此外，也可能不存在某日期的數據，例如，2023/11/13日，df_expense中有value=10的記錄，而df_income中該日沒有記錄，那麼計算時，應先為df_income創建改日的數據，並設置value=0，再執行運算。

所用方法

而我們可以通過groupby()和join()方法，像操作資料庫表那樣操作DateFrame：對df_expense與df_income按date欄位分組，再將分組後的DateFrame按date欄位連接，之後再新增value欄位，存放計算結果，最後提取出date和value欄位，得到最終結果。

代碼實現

# 按日分組收支記錄，得到每日總的收入與支出，以便計算每日凈收入
df_expense_grouped = df_expense.groupby('date').sum().reset_index()
df_income_grouped = df_income.groupby('date').sum().reset_index()
# 根據支出Dataframe與收入Dataframe進行join操作，以便得到凈收入收入Dataframe
df_net = df_expense_grouped.set_index('date').join(df_income_grouped.set_index('date'),
                                                   rsuffix='_income', how='outer')
# 新增一列df_net.value，其值為df_income.value減去df_expense.value
df_net['value'] = df_net['value_income'].sub(df_net['value'], fill_value=0)
# 按date欄位join後，date則變成了index，此時只需提取value欄位
df_net = df_net[['value']]
# 重命名index為date，並將其從index設為column
df_net.index.name = 'date'
df_net = df_net.reset_index()

2. PySide6界面區域隱藏和顯示

通過按鈕控制界面某區域隱藏和顯示：

    def changeStatisticChartExpand(self):
        """
        Describe: 控制總額統計tab的圖表配置區域是否展開
        """
        self.flag_expand_config_area = not self.flag_expand_config_area
        self.widget_config_panel.setVisible(self.flag_expand_config_area)
        if self.flag_expand_config_area:    # 展開
            self.pushButton_expand_config_area.setText(">")
            self.widget_chart_config.setMinimumWidth(150)
            self.pushButton_expand_config_area.setMinimumHeight(30)
        else:                               # 隱藏
            self.pushButton_expand_config_area.setText("<")
            self.widget_chart_config.setMinimumWidth(35)
            self.pushButton_expand_config_area.setMinimumHeight(350)

代碼解釋：初始化本視窗時，用於判斷總額統計tab的圖表配置區域是否展開的屬性self.flag_expand_config_area = True，將按鈕self.pushButton_expand_config_area與該方法關聯。按下按鈕後，根據當前狀態設置各控制項屬性，達到展開和隱藏的效果。
核心代碼是self.widget_config_panel.setVisible(self.flag_expand_config_area)方法。

QWidget對象self.widget_config_panel表示被控制的區塊，它所在區域層級如下：
horizontalLayout_chart_area是整個區域的一個水平佈局QHLayout對象，它左邊是QWidget對象widget_chart_display用於顯示圖表，右邊是QWidget對象widget_chart_config，用於控製圖表；
verticalLayout_chart_config是widget_chart_config的內部垂直佈局QVLayout對象，它上邊是主角self.widget_config_panel，下邊是控制主角收放的按鈕pushButton_expand_config_area。

展開時的樣子：
image

收起時的樣子：
image

由於self.widget_config_panel被隱藏，且設置了按鈕pushButton_expand_config_area的大小，因此，佈局對象verticalLayout_chart_config會自動收縮以適應按鈕的大小，同時右邊的控制項widget_chart_display也會伸展，最終達到隱藏目標區塊的效果。

3. 自定義QChartView

通過自定義QChartView以滿足展示數據的需求。

選擇繼承 QChartView 而不是 QChart 的原因：QChartView 是 QGraphicsView 的子類，可以傳入QLayout.addWidget()，方便自定義佈局，而 QChart 無法實現。

QChart模塊的使用參閱合集： 【PySide6】QChart筆記

本文來自博客園，作者：林風冰翼，轉載請註明原文鏈接：https://www.cnblogs.com/LinfengBingyi/p/17785720.html


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