汇总记账凭证如何编制,汇总记账凭证编制方法!

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

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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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