SBI証券の.pdf$を.csv$に変換する

使い方

手順.r

install.packages("devtools")
library("devtools")
install_github("nt1969m/sbitools")
library("sbitools")

# 同じ種類の.pdf$ごとに、個別のディレクトリーに格納する。※ここ重要！

# setwd() # ".pdf$"のあるディレクトリーを設定してね！
  # R本体の場合、  「メニュー」 → 「その他」 → 「作業ディレクトリの変更」
  # RStudioの場合、「メニュー」→「Session」→「Set Working Directory」→「Choose Directory」

変数 <- read_sbi() 	# ".pdf$"のあるディレクトリーに.csv$が作成されます。
変数 |> View() 		# 変換結果を確認 

対応.pdf$

株式等配当金のお知らせ
割当株式等のお知らせ
公社債等募集　取引報告書
公社債利金のお知らせ

pf(パターン・ファイル)

未対応の.pdf$は、独自pf(パターン・ファイル)を作成した上で実行して下さい。

独自pf.r

#（参考）標準pfの目検
system.file( "read_sbi_p3.csv" ,package="sbitools") |> readLines() # 標準pf

#（前提）独自pfを.pdf$のあるディレクトリーに格納する。
# 独自pfを目検する。
"inf_01.csv" |> readLines() # header行と1行目だけにする。
                            # 2行目以降（対象外.pdf$行）不要
変数 <- read_sbi(p="^i") 
変数 |> View()

↓パッケージ・デフォルトのpf(パターン・ファイル)
※ Tab "\t"
　 Separated
　 Values　　です。

read_sbi_p3.csv

# pf(パターン・ファイル)
#
# read_sbi(p="")
#
# p3: p="read_sbi_p3.csv" # system.file( p ,package="sbitools" ) |>
#                         # read.table( header = T )
# 
# 第1列 rows 行数　上段だけでなく下段もある場合は 2 です。
# 第2列 cols 列数
# 第3列 title .pdf$の表題　p4: t="お知らせ$|募集$"と一致しないと抽出しません。
# 第4列 colnames 列の名前
# 第5列 y 各列のpdf_data、"y"を指定（上段）
# 第6列 s 各列のpdf_data、"x"の抽出開始位置を指定(>=)
# 第7列 e 各列のpdf_data、"x"の抽出終了位置を指定(<)
# 第8列 han 何か指定すると、半角に変換します。
#         例 h とか
#         ymd だとR標準の日付形式（2025-08-14とか）に変換します。
#         s だと全ての.pdf$処理後に"sum()"します。_sum.csv$も出力します。
# 第9列 y2 各列のpdf_data$"y"を指定（下段）
#
rows	cols	title	colnames	y	s	e	han	y2 # header
#
# 1行目	→	↓
2	11	株式等配当金のお知らせ	"銘柄名,銘柄コード,お支払日,配当単価,数量,配当金額,所得税,地方税,端数処理代金,お受取金額,配当基準日"	"91,100,94,94,94,126,126,126,126,126,139"	",,,317,441,,126,227,329,445,"	",,317,441,,126,227,329,445,,"	",h,ymd,h,h,s,s,s,s,s,ymd"	"166,175,171,171,171,202,202,202,202,202,216" # 1
#
# 2行目	→	↓
1	9	割当株式等のお知らせ	"銘柄名,銘柄コード,権利区分,権利割当日,分割比率,加入者名,お預り数量,割当数量,合計数量"	"126,135,126,126,126,180,180,180,180"	",,225,300,389,,213,291,370"	"266,,300,389,,213,291,370,"	",h,,ymd,h,,h,h,h"	"" # 2
#
# 3行目	→	↓
2	13	公社債等募集	"銘柄名,銘柄コード,取引区分,額面,単価,約定金額,経過利子,手数料,消費税等,ご清算金額,空欄１,空欄２,空欄３
"	"118,135,121,112,112,112,126,126,126,126,135,144,153"	",,,130,298,424,,269,345,424,142,,"	",172,160,298,424,,269,345,424,,,," ",h,,h,h,s,s,s,s,s,,"	",,,,,,,,,,,,,"	 # 3
#
# 4行目	→	↓
2	12	公社債利金のお知らせ	"銘柄名,銘柄コード,利率または償還単価,期数,税区分,利払日または償還日,備考,額面（千円）,利金または償還金,所得税,地方税,お受取金額"	"91,100,94,94,94,94,0,126,126,126,130,130"	",,,345,379,412,516,,133,248,,248"	",,345,379,412,516,,133,248,,248,"	",h,h,,,ymd,,h,s,s,s,s"	"185,175,188,188,188,188,0,220,220,220,0,224" # 4
# 以下余白

.pdf$、分析手順

分析.r

library("pdftools")

f <- file.choose() 		# macの方言かも？ winだと、choose.fileだったような。。
data <-f |> pdf_data() 	# pdftools::の機能
data[[1]] |> View() 	# 1ページ目を分析
# ますは、"y"を並べ替え！　※ 何も考えずに。

# 行"y"ごとに分析
# （具体例）
data[[1]] |> ynx(126) # y=126の行全体
# [1] "６００，０００９１，８９０００５０８，１１０"

# "x"ごとに分析 "x" + 文字数 * 6 をe（終了位置）とみなす。
data[[1]] |> ynx(126,   ,121) #[1] "６００，０００"

# 前段のe（終了位置）をs（開始位置）とみなし、e（終了位置）を計算
data[[1]] |> ynx(126,121,296) #[1] "９１，８９０"
data[[1]] |> ynx(126,296,329) #[1] "０"
data[[1]] |> ynx(126,329,445) #[1] "０"
data[[1]] |> ynx(126,445,553) #[1] "５０８，１１０"
#                ↑ y ↑ s ↑ e   
#（参考）
# pdf_data、"x"から開始位置、終了位置の推測方法
# ユニコード１文字、６バイトで推測しています。

前歴

PDF（SBI証券　株式等配当金のお知らせ）からCSV（テキスト）を作成する
https://qiita.com/nt1969m/items/8e9d6f3454c2087bf6ec
PDF（SBI証券、割当株式等のお知らせ）からCSV（テキスト）を作成する
https://qiita.com/nt1969m/items/890846d529d08c8edbb2