Buchungstag -> Valutadatum
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1116da8251
@ -19,23 +19,23 @@ def _tag_with_category(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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def _compute_total_balance(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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stripped_df = pd.DataFrame(
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{'t': df["Buchungstag"], 'value': df["Saldo nach Buchung"]})
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{'t': df["Valutadatum"], 'value': df["Saldo nach Buchung"]})
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stripped_df.index = stripped_df['t']
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gb = stripped_df.groupby(pd.Grouper(freq='M'))
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result = gb.tail(1)['value'].reset_index()
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#result['t'] = result['t'].apply(lambda dt: dt.replace(day=1))
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return result
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def _compute_net_income(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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stripped_df = pd.DataFrame({'t': df["Buchungstag"], 'value': df["Betrag"]})
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stripped_df = pd.DataFrame({'t': df["Valutadatum"], 'value': df["Betrag"]})
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result = stripped_df.resample(rule='M', on="t").sum().reset_index()
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#result['t'] = result['t'].apply(lambda dt: dt.replace(day=1))
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stripped_df.index = stripped_df['t']
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gb = stripped_df.groupby(pd.Grouper(freq='M'))
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result = gb["value"].sum().reset_index()
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return result
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@ -53,13 +53,13 @@ def _compute_category_overview(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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def _compute_detailed_balance(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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return pd.DataFrame({'t': df["Buchungstag"],
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return pd.DataFrame({'t': df["Valutadatum"],
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'value': df["Saldo nach Buchung"]})
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def parse_statement(filename: str) -> types.ReportData:
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df = pd.read_csv(filename, delimiter=';', decimal=",")
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df["Buchungstag"] = pd.to_datetime(df["Buchungstag"], format='%d.%m.%Y')
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df["Valutadatum"] = pd.to_datetime(df["Valutadatum"], format='%d.%m.%Y')
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category_overview_df = _compute_category_overview(df)
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total_balance_df = _compute_total_balance(df)
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