Python。「プログラミング」で「確定申告の効率化」。

「農業の効率化」に「プログラミングが役立つ」ことを「実感」しました。

次に目指すのは「12回繰り返す」。

「前処理の自動化」。

「月ごとのクレジットカード」の「明細データ」を。「確定申告書」の「提出年度でまとめる」。

「確定申告書」の作成作業の「効率化」。

「Python」プログラミングを使って「仕事、作業の低減」。

本当に必要な時間。

「農作業」、「実作業をする時間」を増やすため。

自動化できるところは、テクノロジーで置き換える。

「クレジットカード」で「支払った内容」。

「月ごとのデータ」を。

「pandas」のメソッド「concat」で表結合。

「12ヶ月分」を「確定申告の年度」に合わせて。

「支払い先ごと」に、「自動計算」することができました。

「コードの改善」や。

「もっといい方法、書き方」があるのかもしれないけど。

今年度の「確定申告書作成」効率化は。

ここまでのコードで。

これでひとまず「完成」とします。

この「コードを書いた」ことによって。

「クレジットカード会社」から「ダウンロード」した「元データ」を。

「前処理」してから。

「ファイル名を貼り付ける」。

「ファイル名を置き換える」だけで「勝手に計算してくれる仕組み」が出来上がり。

「レシート、紙」を見て「電卓で手計算」する手間。

何も生み出さない「無駄だった作業時間」が「一瞬で終わる」。

「元データを加工する作業」を効率化できればもっと時間が短縮できる。

「クレジットカード会社からダウンロード」ができる「csv形式」の。

「請求月ごとの明細」。

これをそのまま「Pythonで読み込む」と使いづらいので。

「前処理」が必要。

「必要な、使う項目を残す」ために。

カラム名を「追加」したり。

行、列を「削除」。

「同じ作業」を「12回」。

繰り返す「前処理を自動化」できないか？

「前処理の自動化」が。

次の年度の「確定申告書作成」に向けてのテーマ。

「農業の効率化」に「プログラミング」が役立つのか？

「実作業が必要」な「農作業」。

「農業」に対しては。

「プログラミング」や「AI」が。

「農業」にどれだけ「貢献できるのか」。

「実感」や「予測」が「できていない」のだけど。

「農業の効率化」に「プログラミング」が「役立つ」ことを。

「実感」しました。

「無駄な時間を効率化する」ことによって。

「本来やるべき仕事に注力」できます。