鲁达 财务每天都要跟会计凭证打交道，对于刚入门的财务而言，编制会计凭证是必修课！
对于一般的交易，会计或总账财务人员收到单据后，会按照单据上的金额录入核算系统形成会计凭证，但是当遇到交易数量庞大的时候，财务手工录入凭证难免会出现录错、遗漏的情况。
昨晚，小秘书刷到了学员几米的朋友圈，发现她每月初都要通宵加班做会计凭证。
唉~财务人真的太不容易了，我看完朋友圈之后就找几米聊了一下，会计凭证这类复制粘贴的工作其实可以用Python去完成。
如果你也有跟几米同样的困惑，那快来学习如何用Python编制会计凭证吧！
几米就职于一家名叫Yummy的经营连锁餐厅，在中国有多家门店，主要售卖汉堡、薯条、炸鸡等快餐食品。
Yummy公司目前通过“采购业务系统”实现原材料采购的下单、请款、支付、验收全过程管理。这些数据最终会汇总到财务部进行采购及应付会计核算。
2019年1月底，Yummy公司收到来自“采购业务系统”传送的数据，我们需要根据这些数据去编写Python程序，实现用Python编制会计凭证的功能。
接下来，我们结合案例看如何用Python编制会计凭证！
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分析凭证处理要求
观察数据库，这就是用户在核算系统前台看到的凭证在数据库里存储的样子，下图是数据库字段：
要求：从采购业务的每一笔交易数据，分析科目代码、科目名称、交易币种、借贷方金额等信息，并将门店和供应商关键信息作为凭证的辅助核算字段，最后赋予每笔凭证各自的编号、凭证日期、行号。
2
梳理业务与准则依据
从上述数据中，我们可以看到公司存在两种付款模式，对于一般的采购，Yummy公司在下单时先预付供应商款项。可以就个别合同向供应商申请信用期付款，也就是验收货物后一段时间再支付货款。
因此，对于预付模式，在下单时间确认预付账款：
- 借：预付账款
- 贷：银行存款
在入库时确认原材料
- 借：原材料
- 应交税费-进项税额
- 贷：预付账款
对于应付模式，在入库时确认原材料：
- 借：原材料
- 应交税费-进项税额
- 贷：应付账款
在付款时核销应付
- 借：应付账款
- 贷：银行存款
3
两种付款模式的凭证处理
预付模式：
1）第一个预付模式会计分录，在下单时间确认预付账款：
- 借：1123-预付账款
- 贷：1002-银行存款
a.在采购数据中，筛选预付模式交易，以下单时间为凭证日期，借：预付账款，编制凭证第一行。
#筛选数据
df02_1=d[df01['预付应付']=='预付',['下单时间','门店','供应商','含税金额','不含税金额','进项税额','交易币种']].rename(columns={'下单时间':'凭证日期','门店':'辅助核算1','供应商':'辅助核算2'})
#凭证编号这里设置为：两组随机数相加后转换成16进制进行存储
df02_1['凭证编号'] = np.random.randint(10000,99999,df02_1['凭证日期'].shape) + np.random.randint(1000,9999,df02_1['凭证日期'].shape)
#hex函数转换成16进制，upper将字母转换成大写
df02_1['凭证编号'] = df02_1['凭证编号'].map(lambda x: hex(x).upper())
df02_1['行号'] = 1
df02_1['科目代码'] = '1123'
df02_1['科目名称'] = '预付账款'
df02_1['交易币借方'] = df02_1['含税金额']
df02_1['交易币贷方'] = np.nan #np.nan代表数组中的缺失值（空值）
d()
b.复制第一行凭证，科目修改为银行存款，金额修改为贷：含税金额
df02_2 = d()
df02_2['行号'] = 2
df02_2['科目代码'] = '1002'
df02_2['科目名称'] = '银行存款'
df02_2['交易币借方'] = np.nan
df02_2['交易币贷方'] = df02_2['含税金额']
d()
2）第二个分录，在入库时确认原材料
- 借：1403-原材料
- 22210102-应交税费-进项税额
- 贷：1123-预付账款
a.筛选预付模式下的已入库交易，以入库时间为凭证日期，借记原材料，金额为不含税
#筛选数据
df02_3 = d[(df01['预付应付']=='预付')&(df01['是否入库']=='是'),['入库时间','门店','供应商','含税金额','不含税金额','进项税额','交易币种']].rename(columns={'入库时间':'凭证日期','门店':'辅助核算1','供应商':'辅助核算2'})
#随机生成凭证编号
df02_3['凭证编号'] = np.random.randint(10000,99999,df02_3['凭证日期'].shape) + np.random.randint(1000,9999,df02_3['凭证日期'].shape)
df02_3['凭证编号'] = df02_3['凭证编号'].map(lambda x: hex(x).upper())
df02_3['行号'] = 1
df02_3['科目代码'] = '1403'
df02_3['科目名称'] = '原材料'
df02_3['交易币借方'] = df02_3['不含税金额']
df02_3['交易币贷方'] = np.nan
d()
b.复制第一行凭证，借进项税额
df02_4 = d()
df02_4['行号'] = 2
df02_4['科目代码'] = '22210102'
df02_4['科目名称'] = '增值税-进项税额'
df02_4['交易币借方'] = df02_4['进项税额']
df02_4['交易币贷方'] = np.nan
d()
c.复制第一行凭证，贷方冲减预付账款，含税金额
df02_5 = d()
df02_5['行号'] = 3
df02_5['科目代码'] = '1123'
df02_5['科目名称'] = '预付账款'
df02_5['交易币借方'] = np.nan
df02_5['交易币贷方'] = df02_3['含税金额']
d()
3）将上述两笔凭证数据拼成一个完整的dataframe
df02=([df02_1,df02_2,df02_3,df02_4,df02_5],sort=False).sort_values(['凭证日期','凭证编号'，'行号']).rest_index(drop=Ture)
d()
【应付模式】参考【预付模式】的写法，形成不同的分录即可。
b.最后一步，我们再核对一下会计凭证要求的信息，做最后的加工处理，补充如下字段信息。
到这里，所有凭证相关的数据都处理完了~我们将生成的会计凭证存储到数据库中去!
用Python编制会计凭证可以避免手工输入带来的错漏，而且用时短，效率高可以说是财务工作中不可缺少的工具了。
END
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