Pythonを使えば、会計ソフトのデータを自動で加工することができます。
2022年1月からの電子帳簿保存法改正にも対応可能です。

※Pythonの画面　by　Panasonic G9 PRO+8-16mmF2.8-4.0

 

Python（Pandas）で会計ソフトのデータを並べ替える

2022年1月から、データ上の取引（Amazon、請求書PDF、スマホアプリなど）は、データで保存し、検索できるようにしなければいけません。

2022年1月電子帳簿保存法改正。やってはいけないこと・すぐやるべきこと・税務調査までにやるべきこと

メールで請求書PDFを受け取るとめんどくさくなる？すべてのフリーランス・ひとり社長に関係する2022年1月電子帳簿保存法（電子取引）改正。

たとえばこんな感じで、Excelにまとめておけば、検索できます。
（サンプルです。いろいろ混じっています）

会計ソフトに入れておけば検索できるので、それでもいいのでしょうが、対象の取引（データでの取引）以外もありますし、税務調査のときに会計ソフトごと操作していただかなければいけません。

対象の取引（電子取引）のみExcelであったほうがベターです。
その方法としては、
1 Excelと会計ソフトに入力する→二度手間→却下
2 Excelに入力またはExcel（CSV）で作成し、会計ソフトに取り込む
3 会計ソフトで連動または入力し、Excelに出力する
というものがあります。

2と3が現実的でしょう。
今回取り上げるのは、3のケース。
会計ソフトからExcelに出力し、電子帳簿保存法改正に対応するというものです。

今回は、Pythonを使います。

freeeのデータをPythonで並べ替える場合

たとえば、freeeから仕訳帳をCSVに出力（エクスポート）する場合があります。
［文字コードの設定］は、UTF-8にしておきましょう。

エクスポートしたデータはこういったものです。
これをPythonで加工します。

書いたのは、こういったプログラムです。
Pythonについてはこちらを参考にしていただければ。

ライブラリはpandasを使います。
（WindowsならPower Shell、Macならターミナルで、pandasのインストールが必要です）

#ライブラリの読み込み
import pandas

読み込むファイルの指定

file=r’/Users/yoichiinoue/Dropbox/0 INBOX/仕訳帳 （2020年07月_2021年06月）.csv’

#CSVの読み込み
csv = pandas.read_csv(file ,usecols=[‘取引日’,’取引先’,’借方金額’,’摘要’,’借方メモ’])

#条件設定
condition = csv[‘借方メモ’]==’電子’

#Excelへ出力
csv[condition].to_excel(‘testpandas.xlsx’,index=False)

 

pandas（外部のアプリのようなもの）を読み込み、freeeからエクスポートしたCSVファイルを指定し、fileという変数に入れます。

 

 

さらに、CSVを読み込みます。
pandas.read_csvを使い、カッコの中で、先ほどのfile（CSVファイル）と、usecolsで、使う列（cols）を選びましょう。

 

最後に、Excelへ出力します。
index=Falseは、行のタイトルを表示させないという意味です。
必要ありませんので。

これで、Excelへ書き出せます。

さらに、対象の取引だけを取り出すこともできます。
たとえば、「借方メモ」に「電子」と入れ、

「借方メモ」も取り出し、条件で「電子」を指定して取り出します。

そうするとこのように、「電子」とついたものだけ抽出できます。
（〜を含むという条件指定も可能です）

 

他のソフトでも同様にできます。

弥生会計のデータをPythonで並べ替える場合

弥生会計だと、こういったデータです。

このように書きます。
（条件を指定しないバージョンです）
6行目のファイル名、10から13行目の読み込み列の位置、17行目を変えました。
弥生会計はCSVに項目名（1行目）がないので、こう指定しています。
弥生会計からエクスポートする場合、文字コードというものの関係で、encording=’cp932’を入れないとエラーが出ますので入れておきましょう。

 

前述のように条件を指定して対象の取引だけでExcelファイルをつくることもできます。

いずれにせよ、こういったパターンで処理するなら2022年1月以降の取引では、対象（電子取引）かどうかの区別がつくようにしておいたほうがいいでしょうね。
摘要に「電子」と入れてもいいでしょうし。
（その区分に手間がかかるので、いっそ、すべてのデータをExcelにしておいてもいいかもです。）

Python、pandasのいいトレーニングにもなるので、試してみていただければ。

 

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■編集後記
昨日は書籍原稿執筆を中心に。
いろいろ移動しながらレンズを試しながら。

■1日1新→Kindle『1日1新』 ・Instagram『1日1新』
Brooklyn Cafe
腸活弁当

■娘(4歳7ヶ月）日記→Kindle『娘日記』
いちご新聞（サンリオ）の先月号を探すもやはりなく、メルカリで注文しました。
今月から発売日（10日）にちゃんと買います。
夜は、ガーディアン・オブ・ギャラクシー。
木のキャラクターが好きで、ハマっています。