python 经济管理案例

原创

mob649e81693c66 2023-10-18 03:12:46 ©著作权

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Python在经济管理中的应用案例

引言

在当今数字化时代，信息技术的迅速发展为各个行业带来了巨大的变革机遇。经济管理领域也不例外，Python作为一种简洁、高效的编程语言，已经成为经济管理领域的热门工具之一。本文将通过一个实际案例，介绍Python在经济管理中的应用，并提供相应的代码示例。

案例背景

假设我们是一家制造业企业，我们需要管理和优化生产计划以提高生产效率。通过Python，我们可以利用其强大的数据处理与分析能力，实现生产计划的优化与管理。

数据准备

首先，我们需要准备相关数据。在这个案例中，我们需要收集生产任务的相关信息，如任务名称、开始时间、结束时间、优先级等。这些数据可以保存在一个Excel文件中，我们可以使用pandas库来读取和处理这个文件。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('production_tasks.xlsx')

# 查看数据
print(df.head())

以上代码展示了如何使用pandas库读取Excel文件，并打印出数据的前几行。这个步骤是数据准备的重要一步。

甘特图绘制

为了更直观地展示生产计划，我们可以使用甘特图来展示任务的时间安排。我们可以使用plotly库来绘制甘特图。

import plotly.express as px

# 绘制甘特图
fig = px.timeline(df, x_start="开始时间", x_end="结束时间", y="任务名称")
fig.show()

以上代码展示了如何使用plotly库绘制甘特图。我们通过指定x轴的开始时间和结束时间，y轴的任务名称，来绘制出生产计划的甘特图。

生产计划优化

接下来，我们可以使用Python来优化生产计划。例如，我们可以通过调整任务的顺序，使得关键任务能够更早完成，以减少整个生产过程的时间。

# 按照优先级排序
df_sorted = df.sort_values(by='优先级', ascending=False)

# 更新开始时间和结束时间
df_sorted['开始时间'] = df_sorted['开始时间'].shift(1).fillna(df_sorted['开始时间'][0])
df_sorted['结束时间'] = df_sorted['开始时间'] + df_sorted['持续时间']

# 绘制优化后的甘特图
fig_optimized = px.timeline(df_sorted, x_start="开始时间", x_end="结束时间", y="任务名称")
fig_optimized.show()

以上代码展示了如何通过Python对生产计划进行优化。我们首先按照任务的优先级进行排序，然后通过调整任务的开始时间和结束时间，实现生产计划的优化。最后我们再次使用plotly库绘制优化后的甘特图。