家計簿をPythonで見える化!

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どうも、Econです。

Pythonって知ってますか?
Pythonはプログラミング言語の一つですが、最近特に人気のあるプログラム言語の一つです。
その理由は

  • 構文が比較的シンプルでわかりやすい(可読性が高い)
  • 様々なライブラリが実装されていて、今流行の機械学習やAIの開発が出来る

が主なところです。
私はまだ機械学習やAI開発のレベルには届きませんが、最近Pythonにハマっていて、Pythonの勉強も兼ねて、これまでExcelで記帳を続けて来た家計簿の機能の一部をPythonへ移行する独自プロジェクトを稼働しています。

やってみると、家計簿をExcelとPythonで役割を棲み分けてあげると結構良いんじゃないかと思えてきたので、記事にしてみました。


家計簿にPythonを取り入れるメリット

具体的には

  • Excelはデータをインプットするため
  • PythonはExcelに入力されたデータを計算し、可視化するため

とそれぞれの役割を棲み分け、これまでデータの可視化もExcelでやっていましたが、それはPythonでやることにしました。

Excelでグラフなどの可視化をすることも可能ですが、データが増えるにつれてグラフの参照範囲を修正したり、テーブルを修正したり、色々と修正が必要になり結構手間がかかります。
しかし、データを可視化→そこから気づきを得ることが家計簿の醍醐味なので、ここを削るわけにはいきません。

なので、この機能をPythonに持たせることにしました。
Pythonなら、一度コードを書けば、後はデータ追加が必要になった時にはその部分だけコードを修正すればOKなので、イニシャルの手間はかかりますが、長い目でみれば省力化できます。

家計簿は一生続く(と私は思っている)ので、今後発生する作業はできるだけ減らしたいと思っていて、Pythonならそれが可能です。


Pythonで作ったグラフ

実際にPythonで作ったグラフをいくつか載せてみます。

まずは総資産の実績と計画を過去から将来にわたって表した折れ線グラフです。

こうやって見ると計画と実績が大きく外れることはなく、結構良い計画を立てられているんじゃないかと思います。
まあ、逆を言えば、計画を大きく上回るようなリターンが出ている年もあまりないと言えますが…

次は項目毎の支出額を積み上げ棒グラフと100%積み上げ棒グラフで表したものです。

こうやって見ると、固定費 (Fixed)が増加傾向にあるのがわかります。
子どもが成長して習い事が増えているのが原因です。
他にも、耐久消費財などを買うときの臨時支出 (Other Expense)も、年によりばらつきはあるものの結構大きな割合を占めていることがわかります。
やはり、一回の買い物で10万以上を超えることも多いので、ここを減らすことができれば一気に投資に振り向ける原資が増えそうです。

と、まあ、データを可視化するといろいろな気付きがあって面白いです。
他にも貯蓄率の推移や配当額の推移なんかもグラフにしています。

まとめ

Pythonはデータを扱うためのライブラリ (pandasやnumpy等)が豊富にあるため、Excelで入力したデータも扱うことができます。

これまではExcelのヘビーユーザーでしたが、Pythonを使うようになってから、Pythonで出来てExcelに出来ないことはあるけど、その逆はほぼないと感じてます。

Pythonをどんどん使って慣れて、将来的には機械学習で毎月の支出を予測したり、資産シュミレーションなんかをやってみたいと思っています。

それでは、また。

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Posted by Econ