アクチュアリーのためのPython入門（pandasを使ったExcelとの連携）

アクチュアリーのためのPython入門（第18回）

pandasを使った外部ファイルの取り込み

📚 アクチュアリーのためのPython入門
この記事は入門編の一部です。
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はじめに

前回までに、保険収支と感応度分析、利源分析を行いました。

これで基本的な保険数理はできたのですが、
Pythonを使って、実務で使いやすく、また効率化をしていきます。
今回は、一般のPython入門でも取り上げられるpandasを使います。

pandasは外部ファイルを簡単に取り込めるようにするライブラリで、
特にCSVファイルやExcelファイルの取り込みを容易にします。

実務に近い形として、

• 契約ポートフォリオをExcelから読み込む
• 契約単位で保険収支を計算する
• ポートフォリオ全体の収支を集計する
• 結果をExcelへ出力する

という流れをpandasを用いて実装します。

前回までは、コード内に契約情報を入れていましたが、
これを外部のExcelファイルにし、
出力もPythonのprintではなく、Excelファイルにします。

pandasを使用する準備

まず、次のライブラリをインストールする必要があります。

• pandas 今回使用するライブラリ
• openpyxl Excel（.xlsx）が読み込むためのライブラリ

これらのインストール方法については、
Pythonの環境によって異なりますし、
本筋から外れてしまいますので、
ここでは省略させてください。
「pandas python インストール」などで検索すれば、
解説しているサイトが探せると思います。

計算の前提

前回と同じように定期保険のファイルterm.pyを使用し、
以下の関数は同ファイルまたはimportされている前提とします。

• PremT :保険料の計算
• netPremT :純保険料の計算
• ResT :保険料積立金の計算
• SVT :解約返戻金の計算

また、term.pyが置いてある場所に、
Excelファイルをcontr_term.xlsxを作成し、次の契約内容とします。

保険収支のコード

続いて、term.pyのコードに入ります。
保険収支のコード書き換えます。

term.py

from core import *
import pandas as pd

まず、from core import *は以前までと同じく、
core.pyの死亡率や生命表、給付現価を読み込みます。
import pandas as pdはpandasのライブラリを読み込み、
使用名をpdとしています。使用名は任意です。

term.py

# アサンプションの設定
c_period = 10  # 計算する期間
k = 0.7        # 死亡指数
qwx = [0.02] * c_period    # 解約率

# 結果を入れるリスト
results =[]

アサンプション部分は前回と同じです。
結果を入れるリストを作成しておきます。

続いて、今回のポイントのExcelファイルの読み込みです。

term.py

# Excelファイルの読み込み
df = pd.read_excel("contr_term.xlsx")

for _, row in df.iterrows():
    sex = row["sex"]
    age = int(row["age"])
    term = int(row["term"])
    amount = int(row["amount"])

pd.read_excel("contr_term.xlsx")でpandasを使って、
Excelファイルを読み込んでいます。それをdfに格納します。

for文とdf.iterrows()で、
dfから1行ずつ取り出して処理することができます。
_をついているのはdfの1つ目に、
Excelの行数(1,2,3,…)が入っていますので、
それを読み込まず、2つ目以降をrowに代入しています。

rowのカラムsexの値をsexに代入します。
age、term、amountも同じです。

なお、intをつけているのは、
Excelで書式が数値などで小数を0埋めしていたり、
見えない浮動小数点があったりするための対応です。

次のコードです。
保険金額の初期値を設定したら、
あとは、前回までと同じです。

term.py

    # 保険収支の計算
    l0 = amount      # 初期保険金額

    # 残存表の作成
    lx = [l0]        # 保有保険金額
    dx = []          # 死亡保険金額
    wx = []          # 解約保険金額
    # 生命表の作成
    for t in range(c_period):
        q = qx[sex][age + t]
        w = qwx[t]
        next_d = lx[-1] * q * k
        next_w = lx[-1] * w
        next_l = lx[-1] - next_d - next_w
        lx.append(next_l)
        dx.append(next_d)
        wx.append(next_w)

    # 保険収支の項目
    inprem = []    # 保険料収入
    interest =[]   # 利息収入
    benefit = []   # 保険金支払い
    surrender = [] # 解約返戻金支払い
    expenses = []  # 事業費
    reserve = []   # 保険料積立金繰入
    profit = []    # 利益

    P = float(PremT(sex, age, term))
    # 保険収支の計算
    for t in range(0, c_period):
        if t < parse_term(term, age):
            inprem.append(lx[t] * P)    # 保険料の収入
            Vt = float(ResT(sex, age, term, t)) # 期始保険料積立金
            Vt1 = float(ResT(sex, age, term, t + 1)) # 期末保険料積立金
            interest.append((lx[t + 1] * Vt1 + lx[t] * Vt) * 0.006 / (2 + 0.006)) # ハーディの公式
            benefit.append(dx[t])       # 死亡保険金の支払い
            W = float(SVT(sex, age, term, t + 1))
            surrender.append(wx[t] * W)   # 解約返戻金の支払い
            expenses.append(inprem[t] * 0.4)  # 事業費の支払い
            # 保険料積立金繰入
            if t == 0:
                reserve.append(lx[1] * Vt1)
            else:
                reserve.append(lx[t + 1] * Vt1 - lx[t] * Vt)
            # 保険収支の計算
            profit.append(inprem[t] + interest[t] - benefit[t] \
                          - surrender[t] - expenses[t] - reserve[t])
        else:
            inprem.append(0)
            interest.append(0)
            benefit.append(0)
            surrender.append(0)
            expenses.append(0)
            reserve.append(0)
            profit.append(0)

ここまでは前回までと同じで、
先に作ったリストへ結果を格納します。

term.py

        results.append({"t":t, "inprem":int(inprem[t]),
                        "interest":int(interest[t]),
                        "benefit":int(benefit[t]),
                        "surrender":int(surrender[t]), 
                        "expenses":int(expenses[t]),
                        "reserve":int(reserve[t]), 
                        "profit":int(profit[t])
        })

続いて、pandasを使って結果をExcelファイルへ出力します。

term.py

result_df = pd.DataFrame(results)
grouped = result_df.groupby("t").sum()
summary = grouped.reset_index()
summary.to_excel("term_result.xlsx", index=False)

pd.DataFrame(results)で結果のリストresultsを
2次元のデータ構造へ変換します。

次の行はgroupby("t")でtを基準にsum()で合計しています。
これで契約内容のキャッシュフローが合計されます。

ただ、そのままだとtがインデックス(Excelでいうと行数)に
なってしまうので、reset_index()でtを元に戻しています。

最後にその結果summaryをterm_result.xlsxとして出力しています。
そのまま出力すると、データフレームの行番号と列番号も出力されてしまうので、
index=Falseで出力しないようにします。

結果のファイルはterm.pyと同じ場所にできています。

まとめ

今回は、定期保険の保険収支計算について、
これまでコード内で直接定義していた契約データを、
Excelファイルから読み込む形に変更し、
さらに計算結果をExcelへ出力する処理を実装しました。

これを応用することで、
実務ではシステムから出力された契約データを取り込んで計算を行い、
結果を再び外部に出力し、Excelでグラフ化といったことが可能です。

また、契約ごとの収支は保持したまま、集計処理を行うことで、
全体の収支をさまざまな切り口で集計することも可能です。
この辺は次回以降で紹介したいと思います。

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