Pythonでやってみた１９-README.md

Pythonでやってみた１９：Agentによる家計簿アプリの自動生成 で作成したアプリのREADME.mdのスライド版

Transcript

1. 楽天カード家計簿分析システム - 完全版 楽天カードのCSV データを自動的に分析し、美しいWeb ダッシュボードで家計の支出 パターンを可視化するシステムです。 主な機能 自動データ処理 複数月CSV 統合: data_csv フォルダ内の全CSV ファイルを自動で統合 インテリジェント費目分類: AI による10 カテゴリー自動分類 データクリーニング: 欠損値処理、型変換を自動実行 2 つのアプリケーション: 基本分析版と費目分類版の2 種類を提供
2. 費目分類システム 1. 水道光熱費 - 電気、ガス、水道料金 2. 交通費 - 電車、バス、タクシー、航空券 3. 税金 - 各種税金、年金、保険料 4. 教育・学習費 - 書籍、教材、セミナー 5. 日用品類 - スーパー、コンビニ、ドラッグストア 6. 外食 - レストラン、カフェ、ファストフード 7. 旅行 - ホテル、観光、ツアー 8. 衣類・美容費 - ファッション、美容院、化粧品 9. 医療費 - 病院、薬局、治療費 10. 雑費 - その他全て
3. インタラクティブ分析 概要分析: 円グラフ、棒グラフによる費目別分析 月別推移: 時系列グラフ、積み上げ棒グラフ 詳細分析: 曜日別ヒートマップ、店舗別ランキング データエクスポート: CSV 形式でのダウンロード機能
4. クイックスタート 1. データ準備 楽天カードのCSV ファイルを data_csv フォルダに配置してください： data_csv/ ├── enavi202403(3068).csv ├── enavi202404(3068).csv ├── enavi202405(3068).csv └── ...
5. 2. アプリ起動 基本分析版（streamlit_app.py ）: streamlit run streamlit_app.py 費目分類版（streamlit_app_category.py ）: streamlit run streamlit_app_category.py
6. 3. ブラウザでアクセス 起動後、以下のURL でアクセス： 基本版: http://localhost:8501 費目分類版: http://localhost:8502
7. アプリケーション比較 基本分析版（streamlit_app.py ） 対象データ: data_household.csv 特徴: 手動での費目分類機能付き 用途: リアルタイムでの費目分類と分析 費目分類版（streamlit_app_category.py ） 対象データ: household_with_category.csv （自動分類済み） 特徴: AI 自動分類済みデータの高速分析 用途: 詳細な統計分析と可視化
8. システム要件 Python 3.7+ 必要パッケージ: streamlit, pandas, numpy, plotly, datetime OS: Windows 10/11 メモリ: 推奨4GB 以上（大量データ処理時）
9. トラブルシューティング Python 環境問題 # Python未インストールの場合 https://www.python.org/downloads/ からダウンロード protobuf 互換性エラー # 自動修正されますが、手動で修正する場合 pip install "protobuf==3.20.3" --force-reinstall データファイルエラー # CSVファイルが見つからない場合 1. data_csvフォルダ内にCSVファイルを配置
10. ファイル構成 Rakuten_Household/ ├── streamlit_app.py # 基本分析アプリ（手動分類機能付き） ├── streamlit_app_category.py # 費目分類版アプリ（自動分類済みデータ用） ├── data_household.csv # 統合生データ（自動生成） ├── household_with_category.csv # 費目自動分類済みデータ（自動生成） ├── README.md # このファイル ├── data_csv/ # 楽天カードCSVファイル │ ├── enavi202403(3068).csv │ ├── enavi202404(3068).csv │ └── ... └── Archive/ # 過去バージョン・参考ファイル ├── streamlit_app_R0.py └── data_pdf/ # 参考用PDFファイル
11. UI 機能詳細 基本分析版（streamlit_app.py ） サイドバー 期間選択: 分析対象月を複数選択可能 費目フィルター: 表示する費目をカスタマイズ リアルタイム分類: 店舗名から費目を自動推定 メインダッシュボード 概要メトリクス: 総支出額、月平均、利用回数、1 回平均額 4 つのタブ: 概要分析、月別推移、費目分析、詳細データ
12. 費目分類版（streamlit_app_category.py ） サイドバー 期間設定: 開始日・終了日の詳細指定 費目フィルター: 自動分類済み10 カテゴリから選択 金額範囲: スライダーで金額フィルタリング 利用者フィルター: 複数利用者対応 メインダッシュボード 5 つのタブ: 概要分析、時系列分析、費目分析、店舗分析、詳細データ 高度な可視化: 曜日パターン分析、店舗ランキング 統計機能: より詳細な数値分析 インタラクティブ機能
13. カスタマイズ 費目分類の追加・変更 streamlit_app.py の ExpenseCategorizer クラス、または streamlit_app_category.py で編集： # 基本版での分類ルール追加 self.categories = { ' 水道光熱費': ['電気', '水道', 'ガス', '新しいキーワード'], # ... 他の費目 } # 費目分類版でのフィルター追加 available_categories = sorted(df['費目_自動分類'].unique()) 新しい分析の追加 各アプリの main() 関数内に新しいタブやグラフを追加できます。
14. 分析例 基本分析版での分析 手動分類による精密分析: ユーザーが直接費目を確認・修正 リアルタイム分類: 新しい店舗の自動分類学習 費目分類版での分析 月次支出パターン: 季節による支出変動の把握 費目別トレンド: どの費目が増減しているかの分析 曜日別支出: 週末と平日の支出パターン比較 店舗別利用状況: よく利用する店舗のランキング 時系列分析: 支出の時間的変化パターン
15. チェックリスト 1. Python 環境: Python 3.7 以上がインストールされているか 2. パッケージ: 必要なパッケージがインストールされているか 3. データファイル: data_csv/ フォルダに楽天カードCSV が配置されているか data_household.csv が生成されているか household_with_category.csv が生成されているか 4. ポート競合: 他のアプリケーションが8501/8502 ポートを使用していないか