找一下三井不动产私募基金，私募REITs(MFPR)的收益率，找数据

python
import openpyxl, os, json, re, pandas as pd, numpy as np
path='/mnt/data/ajpi-databook-ja.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(path, data_only=True, read_only=True)
wb.sheetnames[:20], len(wb.sheetnames)


(['概要',
  '月次収益率指数値',
  '四半期収益率',
  '四半期収益率（四分位有）',
  '年次収益率',
  '年次収益率（四分位有）',
  '稼働率',
  '平均賃料(坪単価)',
  'キャップレート',
  'ユニバース'],
 10)

python
for s in wb.sheetnames:
    ws=wb[s]
    found=[]
    for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=min(ws.max_row,200), values_only=True):
        txt=' | '.join([str(x) for x in row if x is not None])
        if '私募' in txt or 'MFPR' in txt or '三井不動産プライベート' in txt:
            found.append(txt)
    print('SHEET',s, 'matches', len(found))
    for t in found[:10]:
        print(t[:300])
    print('---')

python
ws = wb['年次収益率']
# print dimensions and first 40 rows/10 cols
for i,row in enumerate(ws.iter_rows(min_row=1, max_row=40, values_only=True), start=1):
    print(i, row[:12])

python
ws=wb['年次収益率']
headers=[]
for col in range(1, ws.max_column+1):
    headers.append((col, ws.cell(3,col).value, ws.cell(4,col).value))
headers[:40], ws.max_column


([(1, None, None),
  (2, None, 'YYYYMM'),
  (3, '全ユニバース', 'インカム収益率'),
  (4, None, 'キャピタル収益率'),
  (5, None, '総合収益率'),
  (6, None, None),
  (7, 'オフィス', 'インカム収益率'),
  (8, None, 'キャピタル収益率'),
  (9, None, '総合収益率'),
  (10, '住宅', 'インカム収益率'),
  (11, None, 'キャピタル収益率'),
  (12, None, '総合収益率'),
  (13, '商業', 'インカム収益率'),
  (14, None, 'キャピタル収益率'),
  (15, None, '総合収益率'),
  (16, '都市型商業', 'インカム収益率'),
  (17, None, 'キャピタル収益率'),
  (18, None, '総合収益率'),
  (19, '郊外型商業', 'インカム収益率'),
  (20, None, 'キャピタル収益率'),
  (21, None, '総合収益率'),
  (22, 'ホテル', 'インカム収益率'),
  (23, None, 'キャピタル収益率'),
  (24, None, '総合収益率'),
  (25, '物流', 'インカム収益率'),
  (26, None, 'キャピタル収益率'),
  (27, None, '総合収益率'),
  (28, None, None),
  (29, 'オフィス', '東京主要3区'),
  (30, None, None),
  (31, None, None),
  (32, None, '東京23区'),
  (33, None, None),
  (34, None, None),
  (35, None, '東京圏'),
  (36, None, None),
  (37, None, None),
  (38, None, '名古屋市'),
  (39, None, None),
  (40, None, None)],
 159)

python
for s in ['年次収益率','四半期収益率','キャップレート','ユニバース']:
    ws=wb[s]
    # find last nonempty date row
    last=None
    for r in range(ws.max_row,1,-1):
        v=ws.cell(r,2).value
        if v is not None:
            last=r;break
    print(s, 'last row', last, ws.cell(last,2).value)
    vals=[ws.cell(last,c).value for c in range(1,12)]
    print(vals)
    print()

python
ws=wb['年次収益率']
for r in range(ws.max_row-5, ws.max_row+1):
    print(r, [ws.cell(r,c).value for c in range(2,6)])

python
# last dated rows in annual returns
for r in range(275,286):
    print(r, [ws.cell(r,c).value for c in range(2,6)])

python
import openpyxl, pandas as pd, os, math
wb = openpyxl.load_workbook('/mnt/data/ajpi-databook-ja.xlsx', data_only=True, read_only=True)

# extract latest data
# annual returns
ws = wb['年次収益率']
latest_annual_row = 283
annual_date = ws.cell(latest_annual_row,2).value
annual_income = ws.cell(latest_annual_row,3).value
annual_cap = ws.cell(latest_annual_row,4).value
annual_total = ws.cell(latest_annual_row,5).value

# quarterly returns
wq = wb['四半期収益率']
# identify columns
q_label = wq.cell(102,2).value
q_date = wq.cell(102,3).value
q_income = wq.cell(102,4).value
q_cap = wq.cell(102,5).value
q_total = wq.cell(102,6).value

# cap rate
wc = wb['キャップレート']
cap_date = wc.cell(293,2).value
cap_overall = wc.cell(293,3).value

# universe
wu = wb['ユニバース']
u_date = wu.cell(295,2).value
u_assets_trn = wu.cell(295,3).value
u_props = wu.cell(295,4).value
u_funds = wu.cell(295,5).value
u_assets_jpy = wu.cell(295,6).value

summary = pd.DataFrame([
    ['AJPI全ユニバース 年次収益率', annual_date.date().isoformat(), annual_income, annual_cap, annual_total, 'ARES AJPI databook ja.xlsx / 年次収益率'],
    ['AJPI全ユニバース 四半期収益率', str(q_label), q_income, q_cap, q_total, 'ARES AJPI databook ja.xlsx / 四半期収益率'],
    ['AJPI全ユニバース キャップレート', cap_date.date().isoformat(), cap_overall, None, None, 'ARES AJPI databook ja.xlsx / キャップレート'],
    ['AJPI全ユニバース ユニバース規模(兆円/物件/ファンド)', u_date.date().isoformat(), u_assets_trn, u_props, u_funds, 'ARES AJPI databook ja.xlsx / ユニバース'],
], columns=['指标','时点','income_or_value','capital_or_props','total_or_funds','来源'])
out='/mnt/data/mfpr_public_data_proxy.csv'
summary.to_csv(out,index=False)
out, summary


('/mnt/data/mfpr_public_data_proxy.csv',
                                指标  ...                                    来源
 0                AJPI全ユニバース 年次収益率  ...    ARES AJPI databook ja.xlsx / 年次収益率
 1               AJPI全ユニバース 四半期収益率  ...   ARES AJPI databook ja.xlsx / 四半期収益率
 2              AJPI全ユニバース キャップレート  ...  ARES AJPI databook ja.xlsx / キャップレート
 3  AJPI全ユニバース ユニバース規模(兆円/物件/ファンド)  ...    ARES AJPI databook ja.xlsx / ユニバース
 
 [4 rows x 6 columns])