生命保険会社の苦情の内訳の詳細を可視化

はじめに

生命保険会社の苦情件数を可視化のつづき

import pathlib
from urllib.parse import urljoin

import pandas as pd
import pdfplumber
import requests
from bs4 import BeautifulSoup


def fetch_file(url, dir="."):

    r = requests.get(url)
    r.raise_for_status()

    p = pathlib.Path(dir, pathlib.PurePath(url).name)
    p.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    with p.open(mode="wb") as fw:
        fw.write(r.content)
    return p


url = "https://www.seiho.or.jp/member/complaint/"

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko"
}

r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()

soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")

dfs = []

for tag in soup.select("div.headMod04.mt30"):

    name = tag.h3.get_text(strip=True).replace("株式会社", "")

    href = (
        tag.find_next_sibling("table", class_="mt10")
        .find("a", text="苦情の内訳の詳細")
        .get("href")
    )

    link = urljoin(url, href)

    p = fetch_file(link)

    with pdfplumber.open(p) as pdf:

        p0 = pdf.pages[0]

        table = p0.extract_table()

    df0 = pd.DataFrame(table)

    # 改行、空白、カンマを除去
    df0 = df0.applymap(lambda s: "".join(s.split()).replace(",", "") if s else None)
    df0 = df0.mask(df0.isna())

    df0.iloc[0] = df0.iloc[0].fillna(method="ffill")
    df0.iloc[:, 0] = df0.iloc[:, 0].fillna(method="ffill")

    # DataFrameのままうまく変換できないので一旦CSVに変換

    p_csv = p.with_suffix(".csv")
    df0.to_csv(p_csv, index=False, header=False)

    df1 = (
        pd.read_csv(p_csv, index_col=[0, 1], header=[0, 1])
        .loc[:, pd.IndexSlice[:, "計"]]
        .droplevel(level=1, axis=1)
    )

    df2 = df1.reindex(df1.index.drop("計", level=1, errors="raise"))

    df2[name] = df2.sum(axis=1)

    dfs.append(df2[name])

df = pd.concat(dfs, axis=1)

df

('項目', '内容')	アクサ生命保険	アクサダイレクト生命保険	朝日生命保険相互会社	アフラック生命保険	イオン・アリアンツ生命保険	ＳＢＩ生命保険	エヌエヌ生命保険	FWD富士生命保険	オリックス生命保険	カーディフ生命保険	かんぽ生命保険	クレディ・アグリコル生命保険	ジブラルタ生命保険	住友生命保険相互会社	ソニー生命保険	ソニーライフ・ウィズ生命保険	SOMPOひまわり生命保険（旧損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険）	第一生命保険	第一フロンティア生命保険	大樹生命保険（旧三井生命保険）	大同生命保険	太陽生命保険	チューリッヒ・ライフ・インシュアランス・カンパニー・リミテッド	Ｔ＆Ｄフィナンシャル生命保険	東京海上日動あんしん生命保険	ニッセイ・ウェルス生命保険	日本生命保険相互会社	ネオファースト生命保険	はなさく生命保険	富国生命保険相互会社	フコクしんらい生命保険	プルデンシャル生命保険	PGF生命（プルデンシャル ジブラルタ ファイナンシャル生命保険）	マニュライフ生命保険	三井住友海上あいおい生命保険	三井住友海上プライマリー生命保険	みどり生命保険	明治安田生命保険相互会社	メットライフ生命保険	メディケア生命保険	ライフネット生命保険	楽天生命保険
('新契約関係', '不適切な募集行為')	38	0	82	10	0	1	0	11	7	0	6124	0	64	53	126	3	24	233	10	87	1	20	14	0	138	3	120	3	6	28	1	133	16	10	7	3	64	47	45	8	0	4
('新契約関係', '不適切な告知取得')	6	0	6	0	0	0	0	0	5	0	91	0	4	4	7	0	5	9	0	3	0	16	11	0	6	0	10	3	3	4	0	6	0	2	5	0	0	4	13	0	0	2
('新契約関係', '不適切な話法')	7	0	4	4	0	0	0	0	0	0	20827	0	45	3	22	0	1	4	2	1	0	2	0	0	0	0	12	0	1	1	0	26	0	4	1	1	1	10	3	1	0	0
('新契約関係', '説明不十分')	160	0	177	104	0	8	3	108	124	0	11660	2	148	233	4	17	67	182	60	205	3	51	78	6	108	6	339	40	11	68	0	45	52	37	14	105	20	92	381	15	12	45
('新契約関係', '事務取扱不注意')	32	0	11	486	0	2	2	22	58	0	31	1	11	49	21	0	30	47	62	38	1	9	98	0	71	1	66	10	1	21	0	83	17	7	42	1	7	42	106	62	4	7
('新契約関係', '契約確認')	30	2	4	0	0	1	0	4	14	0	686	0	9	22	6	0	1	3	0	1	5	4	5	0	0	0	2	0	1	0	0	5	0	0	3	0	2	12	41	2	1	3
('新契約関係', '契約引受関係')	33	9	17	237	0	12	2	14	734	3	121	1	28	40	9	1	4	28	0	9	30	5	49	2	12	0	13	9	0	12	0	17	17	2	5	0	1	17	208	20	34	17
('新契約関係', '証券未着')	11	1	5	13	0	0	0	29	16	0	25	0	5	19	10	2	5	7	7	2	0	1	26	0	12	1	21	1	1	3	5	34	0	1	8	2	2	0	107	0	1	0
('新契約関係', 'その他新契約関係')	325	28	117	2066	0	14	7	56	692	16	3466	0	64	375	164	1	35	34	135	30	108	305	242	26	85	9	471	43	22	120	26	49	43	23	37	7	15	488	417	21	559	68
('収納関係', '集金')	0	0	5	0	0	0	0	0	0	0	14	0	5	6	0	0	0	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	1	0	0	0	4	0	0	0	0
('収納関係', '口座振替・送金')	175	11	81	1241	0	2	11	112	368	0	306	0	497	400	336	0	118	103	0	106	72	39	51	3	242	10	319	12	5	256	66	161	27	74	46	0	4	206	874	45	78	87
('収納関係', '職域団体扱')	40	0	19	192	0	0	0	0	2	0	38	0	93	43	11	0	1	22	0	15	1	0	0	0	8	0	71	0	0	71	0	2	0	0	3	0	0	77	22	0	0	0
('収納関係', '保険料払込関係')	32	0	60	20	0	0	2	1	63	0	134	0	148	95	13	0	5	131	0	26	16	38	53	4	54	2	224	4	0	15	8	50	26	7	10	0	3	79	17	1	0	1
('収納関係', '保険料振替貸付')	10	0	15	17	0	0	0	2	15	0	0	0	103	101	35	0	11	38	0	13	4	6	0	1	38	6	50	0	0	30	4	32	8	3	4	0	0	23	27	0	0	0
('収納関係', '失効・復活')	33	1	24	161	0	0	5	21	88	0	85	0	110	86	34	0	22	24	0	13	11	15	114	0	34	5	46	1	0	14	3	16	2	21	14	0	1	44	208	12	8	12
('収納関係', 'その他収納関係')	2	0	8	0	0	1	7	0	2	0	123	0	85	105	46	0	18	67	0	15	18	11	70	2	22	1	164	15	8	4	3	3	5	37	0	0	0	200	17	18	2	1
('保全関係', '配当内容')	9	0	6	0	0	0	0	0	0	0	20	0	16	58	3	0	0	76	0	12	7	3	0	0	2	0	51	0	0	19	45	1	4	0	0	0	0	39	0	0	0	0
('保全関係', '契約者貸付')	156	0	33	82	0	0	10	15	56	0	187	0	469	290	215	0	84	152	0	42	170	10	0	3	124	3	274	0	0	84	12	233	17	19	17	0	0	149	384	0	0	0
('保全関係', '更新')	42	7	44	43	0	1	2	7	17	1	0	0	273	155	31	0	13	115	0	74	53	29	69	4	39	3	110	10	0	176	6	12	2	25	3	0	0	143	136	0	16	21
('保全関係', '契約内容変更')	87	1	56	209	0	2	3	12	58	0	148	0	149	553	81	0	27	128	1	72	43	27	29	5	44	19	332	2	3	30	24	109	27	39	7	5	0	228	190	2	1	6
('保全関係', '名義変更・住所変更')	148	0	96	347	0	2	6	25	163	1	192	1	363	481	257	7	61	115	26	104	67	21	98	9	155	28	400	5	0	117	29	150	56	31	20	36	0	281	374	31	16	20
('保全関係', '特約中途付加')	7	2	1	113	0	0	0	3	13	0	76	0	180	21	20	0	4	5	0	9	3	1	13	0	7	0	124	1	0	6	1	6	0	0	3	0	0	7	53	0	0	0
('保全関係', '解約手続')	437	7	365	1112	0	5	19	37	246	0	686	1	700	956	334	5	134	288	56	166	188	106	75	7	275	18	1023	13	0	261	44	178	82	73	70	18	7	542	902	22	14	54
('保全関係', '解約返戻金')	21	1	29	228	0	0	2	4	37	1	181	0	263	171	59	98	14	16	12	45	25	9	2	15	50	7	66	4	0	25	4	13	63	12	7	3	3	108	231	0	0	1
('保全関係', '生保カード・ＡＴＭ関係')	0	0	9	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	189	0	0	0	54	0	4	0	5	0	0	0	0	485	0	0	75	0	0	0	0	0	0	0	38	0	0	0	0
('保全関係', 'その他保全関係')	57	0	107	1353	0	0	39	19	421	0	1056	0	912	955	670	7	43	436	24	53	17	84	46	27	152	32	646	8	3	217	14	138	64	14	5	44	3	763	794	3	20	33
('保険金・給付金関係', '満期保険金・年金等')	65	0	109	76	9	0	5	37	44	0	434	0	835	535	104	12	24	160	24	125	40	63	1	3	53	117	249	0	0	233	183	95	37	30	7	32	20	269	244	0	0	0
('保険金・給付金関係', '死亡等保険金支払手続')	71	1	60	180	2	0	8	4	127	1	145	1	158	400	48	2	19	98	18	47	41	13	3	12	5	18	167	2	0	30	20	15	80	42	6	26	1	185	235	1	3	8
('保険金・給付金関係', '死亡等保険金不支払決定')	5	0	2	23	0	0	1	0	16	0	30	1	6	7	1	0	0	5	0	3	6	4	0	0	1	0	45	0	0	3	0	0	0	0	1	2	1	17	9	0	1	1
('保険金・給付金関係', '入院等給付金支払手続')	766	16	151	2203	0	8	2	203	2116	2	874	0	709	1568	368	0	197	356	0	241	109	111	141	12	150	11	497	57	9	401	7	143	16	82	177	0	0	808	1631	57	68	132
('保険金・給付金関係', '入院等給付金不支払決定')	189	5	50	709	0	4	3	20	247	1	330	0	53	101	32	0	25	115	0	46	25	42	30	3	11	1	163	5	2	58	0	5	1	11	53	0	0	197	337	17	14	36
('保険金・給付金関係', 'その他保険金・給付金関係')	6	2	15	2	0	0	4	4	46	1	176	0	1	157	18	1	57	153	7	0	5	10	13	8	4	3	245	6	3	0	0	3	8	22	4	0	2	104	183	6	3	25
('その他', '職員の態度・マナー')	118	0	305	33	0	4	2	14	48	0	95	2	168	391	106	2	32	1072	26	163	75	96	80	0	162	5	729	22	2	129	0	53	0	58	27	58	8	493	117	16	3	7
('その他', '保険料控除')	13	0	3	46	0	0	0	4	14	0	27	0	46	30	22	0	6	12	0	2	3	1	13	0	21	0	52	0	0	18	1	3	2	0	2	0	1	17	43	0	2	1
('その他', '個人情報取扱関係')	14	0	42	51	0	1	0	22	84	0	14	1	26	80	66	0	15	123	1	32	6	9	9	1	13	0	124	1	0	35	0	45	13	4	4	0	1	101	4	3	1	21
('その他', 'アフターサービス関係')	1689	0	735	957	0	4	18	268	364	0	60	0	933	862	366	29	122	684	93	601	255	51	321	6	641	69	1128	4	1	299	17	138	91	85	144	67	6	636	2273	14	166	53
('その他', 'その他')	107	13	66	444	0	0	1	23	316	4	505	0	132	2155	244	13	53	676	154	120	28	130	50	14	79	7	462	21	5	25	778	60	52	328	22	161	2	684	312	13	89	20

import japanize_matplotlib
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams["figure.dpi"] = 200

df.T.plot.barh(stacked=True, figsize=(15, 15))