企业业务 · 函数

现金流预测

基于历史现金流预测未来现金流。参数: 历史现金流列表: 历史各期现金流预测期数: 预测未来期数方法: "平均" 或 "趋势"

调用签名(历史现金流列表, 预测期数: 'int' = 3, 方法: 'str' = '平均')

现ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

设 表 = Pandas.数据表({"部门": ["销售", "销售"], "金额": [100, 160]})
# 完整案例：按字段调用 现金流预测
设 结果 = 企业业务.现金流预测(
    历史现金流列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    预测期数=3,  # 可选；整数类型的 预测期数 参数,按函数业务含义传入对...
    方法='平均',  # 可选；字符串类型的 方法 参数,按函数业务含义传入对应...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

历史现金流列表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '历史现金流列表';检查调用是否漏了这行

预测期数可选 · 默认 3

int位置参数或字段名=值

整数类型的预测期数参数,按函数业务含义传入对应数值。

常见错误：传非整数会报 TypeError;按整数类型传值

方法可选 · 默认 '平均'

str位置参数或字段名=值

字符串类型的方法参数,按函数业务含义传入对应文本。

常见错误：传非字符串会报 TypeError;按字符串类型传值

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

设 表 = Pandas.数据表({"部门": ["销售", "销售"], "金额": [100, 160]})
# 完整案例：按字段调用 现金流预测
设 结果 = 企业业务.现金流预测(
    历史现金流列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    预测期数=3,  # 可选；整数类型的 预测期数 参数,按函数业务含义传入对...
    方法='平均',  # 可选；字符串类型的 方法 参数,按函数业务含义传入对应...
)
打印(结果)

# 进阶组合:现金流预测 配合 企业业务 业务流使用
设 订单 = 企业业务.创建订单(客户="张三", 金额=1200.5)
设 结果 = 企业业务.现金流预测(
    历史现金流列表="数量",  # 必填
    预测期数=3,  # 可选
    方法='平均',  # 可选
)
设 结果 = 企业业务.查询订单(订单["编号"])
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# 错误排查:覆盖 1 个必填参数

## 参数 1: 历史现金流列表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 企业业务.现金流预测()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 企业业务.现金流预测(历史现金流列表="数量")
打印(结果)