はじめまして、XBRLJapanの開発委員会のメンバーKです。

こちらの記事で、PythonのBeautifulSoupを使ってEDINETのXBRLから財務諸表のデータベースを構築する方法を紹介しました。

実は、XBRLをBeautifulSoupで解析することで得られる大きなメリットがあります。今回はその紹介です。

0. こんなニーズありませんか？

XBRLからデータを取得し分析を行ううちに、「詳細タグ付けされていない情報も簡単に取得できればいいのに」と思われる方もいるのではないでしょうか。

インラインXBRLに含まれる企業の開示情報は、基本的に詳細タグまたは包括タグが付されています。

逆に言うと、詳細タグ付けされていない情報も、包括タグの単位では取得可能です。

もし仮に、包括タグ内でHTMLテーブルとして表現されている情報が欲しい情報ならば、それをデータフレームにできる可能性があります。

それは、BeautifulSoupで特定箇所を抜き出しPandasのread_html()で処理することで、有価証券報告書内の特定箇所に含まれるHTMLテーブルをデータフレームにできます。

1. はじめに － セットアップ

Pandasのread_html()を使用するために、html5libというライブラリが必要になりますので、これをインストールします。（その他必要なライブラリもあわせて記載しました）

$ pip install pandas beautifulsoup4 lxml html5lib

2. 包括タグの名称を調べる

有価証券報告書内の特定箇所と包括タグの名称の紐づけは、金融庁が公開しているタクソノミ要素リストを参照してください。

2021年版EDINETタクソノミの公表について
https://www.fsa.go.jp/search/20201110.html

特定箇所の包括タグ名称が分かれば、以下に記載しましたサンプルコードのtag_each_elems = dict_tag.get('jpcrp_cor:MajorFacilitiesTextBlock')のクオーテーション内を変更することで、特定箇所の情報が取得できます。

3. 処理の流れ

BeautifulSoupとPandasを使って、包括タグ内のHTMLテーブルをデータフレームにする手順は以下流れです。

1. BeautifulSoupでインラインXBRLを読み込む
2. すべての包括タグで囲われた要素を抜き出す
3. 抜き出したすべての包括タグを、名称と要素を含む辞書型にする
4. 辞書の中から、特定名称の要素を抜き出す
5. 抜き出された要素をPandasのread_html()で処理する。

上記4.で抽出した結果をstr()で囲って、文字列にするのがポイント（上記4. の結果はbs4オブジェクトのため、エラーが出てしまう）

4. サンプルコード

主要な設備の状況のテーブルをデータフレームにするサンプルコードは以下です。

import glob

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

# XBRLのzipファイルを解凍した階層をpath_baseとして指定してください。
path_base = '//****/**/'

def get_df_facilities(arg_docid):
    # インラインXBRLファイルの検索
    list_path_fs = glob.glob(path_base + arg_docid + '/XBRL/PublicDoc/**.htm')
    # インラインXBRLが見つかった場合の処理
    if list_path_fs:
        for path_fs in list_path_fs:
            # fsファイルの読み込み。bs4でパース
            with open(path_fs, encoding='utf-8') as f:
                soup = BeautifulSoup(f.read(), 'lxml')

            # nonNumericタグのみ抽出
            tags_nonnumeric = soup.find_all('ix:nonnumeric')

            # nonnumericの各要素を格納するカラの辞書を作成
            dict_tag = {}
            # nonnumericの内容を辞書型に
            for tag in tags_nonnumeric:
                dict_tag[tag.get('name')] = tag

            # ターゲットとなるタグの要素を取得
            tag_each_elems = dict_tag.get('jpcrp_cor:MajorFacilitiesTextBlock')
            # 辞書型の値をgetして、値がなければnoneが返る。noneはfalse扱いのため、これを条件に分岐。
            if tag_each_elems:
                try:
                    df_facilities = pd.read_html(str(tag_each_elems))
                    return df_facilities
                except ValueError:
                    print('No tables found')

例えば、以下の主要な設備の状況のテーブルは、

以下のようになります。

ですが、残念ながら

1. カラム名がレコードとして認識されている
2. HTML上でセル結合されている場合は、重複して値が入っている
3. 1つの包括タグ内に複数テーブルが存在する可能性があるため、データフレームはリストに格納されて返ってくる
4. 提出会社の主要な設備の状況と、国内子会社・在外子会社の設備の状況を区別するのが困難

と言った問題がありますが、「手打ちするしか術がない」状況から一歩前進させられるのでは、と思います。

5. 問合せ先

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