MoneyFoward MEのマイデータをスクレイピングして自分の好きな分類で集計する(Python)(2)

はじめに

前回、ログインまでやりました。

①「Python・Selenium」を使用してMoneyFoward MEにログインする
②保有している資産をスクレイピングして、それぞれの保有資産を自分の欲しい分類にて集計 (今回)
③EXCELファイルにてダウンロードする (今回)

例として、「投資信託」について、投資先(全世界・先進国・S&P500・国内など)による区分ごとにダウンロードすることをやってみます。

データ取得

保有している「資産名称」・「評価額」・「評価損益」をスクレイピング。
同時に、「元本」を計算する。それぞれの保有資産を、あらかじめ作成しておいた分類ファイル(ローカル)を読み取って、自分の好きな資産分類に集計できるようにしておく。

mf_get.py

def get_asset_class(name):

    asset_class = ''
    for i in range(len(inv_trust_list.index)):
        if name == inv_trust_list['name'][i]:
            asset_class = inv_trust_list['asset_class'][i]
            break

    return asset_class

print('start getting portfolio')

# ローカルに用意したファイルの読み込み
inv_trust_list = pd.read_csv('./investment_list.csv',encoding='SHIFT-JIS')

# 項目の用意
set_column5 = ['asset_class','total','value','gainloss','name']

# 投資信託の表を取得
table_mf = browser.find_element(by=By.CLASS_NAME, value='table-mf')
trs = table_mf.find_elements(By.TAG_NAME,'tr')
nrow = len(trs)

mf_data = []

for i in range(1,nrow):
    mf_name = trs[i].find_elements(By.TAG_NAME,'td')[0].text      #銘柄名
    mf_value = trs[i].find_elements(By.TAG_NAME,'td')[4].text     #評価額
    mf_gainloss = trs[i].find_elements(By.TAG_NAME,'td')[6].text  #評価損益

    asset_class = get_asset_class(mf_name)

    mf_value = int(mf_value.replace('円','').replace(',',''))
    mf_gainloss = int(mf_gainloss.replace('円','').replace(',',''))
    mf_total = mf_value - mf_gainloss

    mf_data.append([asset_class,mf_total,mf_value,mf_gainloss,mf_name])

mf_df = pd.DataFrame(data=mf_data,columns=set_column5)

例）ローカルに用意したデータ(investment_list.csv)

集計 & EXCELファイルにダウンロード

mf_get.py

print('start data editing & start download excel')

# 集計
df = mf_df.groupby(['asset_class']).sum(['total','value','gainloss'])

# 日付をファイル名につけて、その日の資産一覧を保存
filename = './' + datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') + '_asset-list.xlsx'

with pd.ExcelWriter(filename) as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='投資信託集計')

print('done')

例）投資信託の区分ごとに、以下の表がダウンロードされる

まとめ

• MoneyFoward MEの資産データを取得し、自分の好きな分類にてして、集計・ダウンロードしました。
• 使用しているサービスが100%自分の思い通りのものであればよいですが、そうでない場合は、自分でカスタマイズを加えることができるのは、プログラムを勉強するモチベーションになるかと思います。