一、项目地址
https://github.com/LinFeng-BingYi/DailyAccountBook
二、新增1. 完成可视化账本界面设计1.1 功能详述
可视化账本的需求：
- 一段时间内支出总额、变化趋势、支出结构；
- 一段时间内收入总额、变化趋势、收入结构；
- 一段时间内净收入总额、变化趋势；
- 总资产，分为可用资产和固定资产，忽略非本人名下资产(特指代管存款，如家庭基金)；
- 各存款账户的余额，以及各账户在一段时间内收支总额；
- 某支出/收入类型在一段时间内的变化趋势、所有记录。
界面设计上，分为两个tab页——“总额统计”、“收支结构”。
总额统计tab页中，以数字形式展示支出总额、收入总额、净收入总额、总资产，以表格形式展示各存款账户的余额，以及各账户在一段时间内收支总额，以条形图形式展示支出、收入、净收入的变化趋势。
收支结构tab页中，以饼图形式展示支出结构、收入结构，点击饼图中某收支类型的切片，再弹窗展示该类型在一段时间内的变化趋势、所有记录。（开发中）
1.2 代码实现
通过QDesigner绘制。
2. 自定义QChartView，用于展示收支情况2.1 功能详述
为便于展示收支趋势，自定义继承于 QChartView 的 StatisticBarChartView 类。
选择继承 QChartView 而不是 QChart 的原因：QChartView 是 QGraphicsView 的子类，可以传入QLayout.addWidget()，方便自定义布局，而 QChart 无法实现。
2.2 代码实现
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) # 坐标轴 self._axisX = None self._axisY = None # 存入条形图数据集合set的列表(由于更新条形图所用的QBarSeries.clear()方法会销毁QBarSet对象，故此处通过创建list避免被销毁) self.bar_set_expense_list = [] self.bar_set_income_list = [] self.bar_set_net_list = [] # 条形图序列series self.bar_series = QBarSeries() # x轴时间尺度 self.time_scale_now = "month" self.time_scale = {"year": "yyyy", "month": "yyyy/MM", "week": "", "day": "MM/dd"} self.initWidget() self.bindSignal()代码过长，展开查看剩余代码：
def initWidget(self): # 标题和标签 self.chart.setTitle("总额统计") # self.chart.legend().hide() # 初始化图表 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) # 将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: 鼠标悬停series事件处理函数 Args: state: bool 表示鼠标是否悬停在series上。鼠标悬停时为True，离开后变为False index: int 表示鼠标当前所悬停的条形，在条形集合中的编号 bar_set: PySide6.QtCharts.QBarSet 表示鼠标当前所悬停的条形集合类别 """ # print("悬停series的状态：", 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: 创建统计条形图坐标轴 Args: x_label_list: list x轴标签列表 y_range: tuple y轴范围 """ # 先删除旧坐标轴 self.chart.removeAxis(self._axisX) self.chart.removeAxis(self._axisY) # 创建坐标轴 self._axisX = QBarCategoryAxis() self._axisX.append(x_label_list) self._axisY = QValueAxis() self._axisY.setRange(y_range[0], y_range[1]) # 加入坐标轴并绑定 self.chart.addAxis(self._axisX, Qt.AlignmentFlag.AlignBottom) self.chart.addAxis(self._axisY, Qt.AlignmentFlag.AlignLeft) # 绑定series到坐标轴 self.bar_series.attachAxis(self._axisX) self.bar_series.attachAxis(self._axisY) def updateBarSeries(self, df_expense, df_income, df_net): """ Describe: 用新数据更新series Args: df_expense: pandas.DataFrame 支出数据 df_income: pandas.DataFrame 收入数据 df_net: pandas.DataFrame 净收入数据 """ # 清除series self.bar_series.clear() # 创建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("净收入", self.chart) bar_set_net.append(df_net['value'].tolist()) # print("条形图净收入的数据：", df_net['value'].tolist()) # 将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: 展示新条形图 Args: df_expense: pandas.DataFrame 支出数据 df_income: pandas.DataFrame 收入数据 df_net: pandas.DataFrame 净收入数据 """ self.updateBarSeries(df_expense, df_income, df_net) # x轴labels date_str_list = [convertPandasToQDateTime(date).toString(self.time_scale[self.time_scale_now]) for date in df_net['date']] # y轴范围 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: 根据时间尺度调整数据，并展示结果 Args: df_expense: pandas.DataFrame 支出数据 df_income: pandas.DataFrame 收入数据 df_net: pandas.DataFrame 净收入数据 time_scale: str['year', 'month', 'day'] 时间尺度 """ if time_scale not in ['year', 'month', 'day']: print("不支持的时间尺度!!") raise AttributeError("不支持的时间尺度!!") # print("传入的时间尺度为：", time_scale) self.time_scale_now = time_scale # 如果是天数尺度，直接展示 if time_scale == 'day': self.displayAllBarChart(df_expense, df_income, df_net) return # 根据时间尺度调整数据 # 默认为月尺度 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("根据时间尺度调整后的数据：") # print(df_expense) # print(df_net) self.displayAllBarChart(df_expense, df_income, df_net)三、修改1. XML文件中存款账户增加信息1.1 修改内容
XMl文件中，每个存款账户元素节点增加了”ignore”、”disposable”两个子元素：
目的是方便识别、管理。额度类(如会员卡内余额、手机话费余额)、不动产类(如黄金、商品房)将“可支配”设为False，代理存款将“不计入”设为True。
对于额度类存款，用户也可以认为该类账务属于已被消费的资产，一旦充值，便不属于自有资产，此时，该笔充值的动账记录应算作“支出”类别；否则，若用户认为该类账务的充值属于一种资产的转移，其性质仍然属于自有资产，那么该笔充值的动作记录应算作“转移”类别。一切都依据自身认知而定。
四、开发总结1. Dataframe操作
当需要展示数据时，需要进行各种数据切片(保留某几行/列数据)、按字段值筛选(查看某时间段内数据)、列之间运算(计算净收入)等复杂操作。此时，选择将XML中的记录存储到pandas的DataFrame数据类型中，因为其提供了许多方便的函数可以实现以上需求。
1.1 数据切片需求描述
现有表示支出的DataFrame对象df_expense，其中有字段”date”、”value”、”category”。当展示支出总额时，只需保留”date”、”value”两个字段，并计算”value”字段值总和。
所用方法
使用DateFrame.iloc[ ]或DateFrame.loc[ ]来实现。
代码实现
用法请参考，简单易懂：Pandas入门-2-loc & iloc
df_expense.loc[:, ["date", "value"]]1.2 按字段值筛选需求描述
现有表示支出的DataFrame对象df_expense，其中有字段”date”、”value”、”category”。此时，需要得到start_date到end_date之间的所有非不动产(category不在ignore_list中)的动账记录数据。
所用方法
loc[ ]方法功能性足够强大，也可以根据多个字段值内容筛选数据，参阅：DataFrame按条件筛选、修改数据：df.loc[]拓展
代码实现
df_expense.loc[(df_expense['date'].between(start_date, end_date)) & (action_df['category'].isin(ignore_category) == False)]1.2 列之间运算需求描述
现有表示支出的DataFrame对象df_expense、表示收入的DataFrame对象df_income，均含有字段”date”、”value”。此时，需要通过df_income中某日期的收入总额减去df_expense中对应日期的支出总额，以得到表示净收入的DataFrame对象df_net。
⚠ 注意：
在df_expense与df_income中，同一日期可以包含多条记录，因此，需要按日期分组得到每个日的总额。此外，也可能不存在某日期的数据，例如，2023/11/13日，df_expense中有value=10的记录，而df_income中该日没有记录，那么计算时，应先为df_income创建改日的数据，并设置value=0，再执行运算。
所用方法
而我们可以通过groupby()和join()方法，像操作数据库表那样操作DateFrame：对df_expense与df_income按date字段分组，再将分组后的DateFrame按date字段连接，之后再新增value字段，存放计算结果，最后提取出date和value字段，得到最终结果。
代码实现
# 按日分组收支记录，得到每日总的收入与支出，以便计算每日净收入df_expense_grouped = df_expense.groupby('date').sum().reset_index()df_income_grouped = df_income.groupby('date').sum().reset_index()# 根据支出Dataframe与收入Dataframe进行join操作，以便得到净收入收入Dataframedf_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，其值为df_income.value减去df_expense.valuedf_net['value'] = df_net['value_income'].sub(df_net['value'], fill_value=0)# 按date字段join后，date则变成了index，此时只需提取value字段df_net = df_net[['value']]# 重命名index为date，并将其从index设为columndf_net.index.name = 'date'df_net = df_net.reset_index()2. PySide6界面区域隐藏和显示
通过按钮控制界面某区域隐藏和显示：
def changeStatisticChartExpand(self): """ Describe: 控制总额统计tab的图表配置区域是否展开 """ 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: # 展开 self.pushButton_expand_config_area.setText(">") self.widget_chart_config.setMinimumWidth(150) self.pushButton_expand_config_area.setMinimumHeight(30) else: # 隐藏 self.pushButton_expand_config_area.setText("<") self.widget_chart_config.setMinimumWidth(35) self.pushButton_expand_config_area.setMinimumHeight(350)代码解释：初始化本窗口时，用于判断总额统计tab的图表配置区域是否展开的属性self.flag_expand_config_area = True，将按钮self.pushButton_expand_config_area与该方法关联。按下按钮后，根据当前状态设置各控件属性，达到展开和隐藏的效果。
核心代码是self.widget_config_panel.setVisible(self.flag_expand_config_area)方法。
QWidget对象self.widget_config_panel表示被控制的区块，它所在区域层级如下：
horizontalLayout_chart_area是整个区域的一个水平布局QHLayout对象，它左边是QWidget对象widget_chart_display用于显示图表，右边是QWidget对象widget_chart_config，用于控制图表；verticalLayout_chart_config是widget_chart_config的内部垂直布局QVLayout对象，它上边是主角self.widget_config_panel，下边是控制主角收放的按钮pushButton_expand_config_area。
展开时的样子：
收起时的样子：
由于self.widget_config_panel被隐藏，且设置了按钮pushButton_expand_config_area的大小，因此，布局对象verticalLayout_chart_config会自动收缩以适应按钮的大小，同时右边的控件widget_chart_display也会伸展，最终达到隐藏目标区块的效果。
3. 自定义QChartView
通过自定义QChartView以满足展示数据的需求。
选择继承 QChartView 而不是 QChart 的原因：QChartView 是 QGraphicsView 的子类，可以传入QLayout.addWidget()，方便自定义布局，而 QChart 无法实现。
QChart模块的使用参阅合集： 【PySide6】QChart笔记
本文来自博客园，作者：林风冰翼，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/LinfengBingyi/p/17785720.html