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J-Plat PatとExcelで描くバブルチャート

J-Plat Patで500件/回のCSV出力ができるようになったので、Excelでバブルチャートを描いてみた

任天堂の特許2858件（下図）を６～７回かけてCSVダウンロードして、Excelで集計、バブルチャートを描いてみる。

目指すグラフをイメージしてみると、上の「FI別」を縦軸、「公開年」を横軸、特許件数をバブルサイズにした,バブルチャート（下図）

①　CSVダウロードしたデータを結合して、Execlシートを作成

②　公開年と分析対象のFIの有無（フラグ）を示す列を作成

公開年は、公開日のD列を参照するYEAR関数

分析対象のFIのフラグは、関数 =IF(ISERROR(FIND(O$1,$G2)),0,1)
FIND関数＝対象のG列（FI）に検索文字列のＯ列（検索するA63）にみつかればその位置、みつからなければエラーになる
IF(ISERROR(FIND･･･),0,1)は、FIND関数がエラーなら 0、なければ 1
分析対象のFIの有無を示すフラグになる。
注：この例（FI全体を対象）に代えて、筆頭FIを対象にするのも一案

③　入力した関数を最下行までコピーして、FI分析を完了

④　公開年ごとにFIの件数を集計（ピボットテーブル）

⑤　５年ごとに集計

ピボットテーブルをコピーして（10行～）、SUM関数を使って、５年ごとに件数を集計する（1～8行）
（横軸を公開年のままにするか、何年かごとに集計するかは、適宜調整）

⑥　集計した表に「条件付き書式」を設定すると、バブルチャート風（？）の簡易的な見える化ができる

⑦　Excelでバブルチャートを描く

Excelのバブルチャートは、X, Y, Zの元データが必要。X, Yは数値で座標を示し、Zはバブルの大きさを表す。すべて数値で示す必要がある。

上のまとめ表を、
Ｘ＝公開年（範囲に代えて代表年）
Ｙ＝ＦＩを表示する位置（座標）。A63を最上、H05を最下にしたいのでそれに応じた数値を入力。
Ｚ＝集計した件数＝バブルの大きさになる
の形に並べ直す。

並べ直したデータを元にして、バブルチャートを描く。

⑧　バブルチャートの書式を整える

「データ系列の書式」でバブルサイズを調整（ex.バブルが重ならないように）
「データラベルの書式」で「バブルサイズ」を表示

縦軸、横軸は、座標（数値）にしたので、元のＦＩを上書きする。
（たとえば、画像を作って重ねる）

できあがり！！

お化粧はあまり上手ではありませんが、何とか完成。

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[Python] 基礎-6 csvファイルの読み込み

１．一般的な流れ

(1) “csv”モジュールを使った読み込み
“csv”モジュールをインポート　import csv
open関数を使ってcsvファイルオブジェクト(csv_obj)を生成
csv_obj.reader ⇒ 行単位（iteratorプロトコル対応）オブジェクトをリスト形式で生成
csv_obj.DictReader ⇒ 行単位（iteratorプロトコル対応）オブジェクトを辞書形式で生成

(2) “panda”モジュールを使った読み込み
“panda”モジュールをインポート import pandas
データ分析用のモジュール・・・いつか使ってみたい

２．”csv”モジュールを使った読み込み

open関数

使い方の例：

with open(path+’\’+csv_A, mode=’r’, encoding=’utf_8′) as csv_obj:

引数　　　　　説明
mode“r”： read only
“w”： 書き込み許可
“x”： 排他的。
“a”：ファイルがあるときは追記
encoding 文字コード
　”utf-8″：日本語
newlineex.: None, ”, ‘\n’, ‘\r’, ‘\r\n’

reader

使い方の例：

with open(ファイル名, mode=’r’, encoding=’utf_8′) as csv_obj:
csv_reader = csv.reader(csv_obj)
header = next(csv_reader)
print(header) 👈　headerはリスト
for row in csv_reader:
print(row[0])　👈　rowはリスト

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J-Plat Patの機能改善 2021.2.1

J-Plat Patの機能改善が行われました。
202101_J-PlatPat_releasenotes.pdf (inpit.go.jp)

〔1〕特許・実用新案分類照会（PMGS）の簡易表示

特許・実用新案分類照会（PMGS）の簡易表示がリリースされ、階層構造が見やすくなりました。

スクロールせずに表示される階層構造の範囲がかなり広くなりなり、とてもわかりやすくなりました。

〔2〕CSV出力できる件数の上限＝500件

一度にCSV出力できる件数の上限が100件でしたが、500件に増えました。

特許マップを作成するなど、特許情報を統計的に処理する元データにするには、500件でも少々もの足りない感じはしなくもありませんが、数回で2000件～3000件のデータを作成することができるので、大きな進歩です。是非活用して、特許マップを描いてみてください。

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[Python] ダウンロードしたcsvに対する発明者分析

〖 課題 〗

ダウンロードしたcsvファイルの特許文献リストから、発明者ごとに出願年と件数を抽出することによって、出願人がリストの特許分野に何人の発明者を投入したのかを知ることができる。

〖 仕様 〗

入力：
csvファイルで、「発明者」、「出願日」、「出願日（受理）」が含まれている。
同じ特許の出願公開と特許公報は、予め１件のレコード（文献）にまとめられている
出力：
別のシート（”発明者”）に、１列目に発明者の一覧、２列目以降に出願年ごとの出願件数を出力
「出願年」は「出願日（受理）」ではなく「出願日」に基づく。分割出願は最初の親出願の出願日になる。１件の出願からｎ件の分割出願が行われたときには、最初の１件の出願年に1+n件の出願されたとカウントされる。

注：分割出願をカウントから除くためには改良が必要

〖 処理例 〗

入力：

事例研究「任天堂スイッチの特許戦略（2020.9更新)」で収集した任天堂スイッチの関連特許115件

発明者名は、複数のときは「;」で区切られている。

 

出力：

初めて出願した年の順に並べ替え、発明者の個人名を伏せて、件数をexcelの「条件付き書式」で色分けして示した。

中核メンバーが誰か、長く従事しているのか、新規に投入された人はその後も継続的に従事しているのかがわかる。ただし、任天堂スイッチの事例では、出願年の範囲がまだ狭く、あまり明確には顕れていない。

詳しくは、事例研究「任天堂スイッチの特許戦略（2020.9-10更新)」に、「発明者分析を追加（2020.10.9）」を追加して更新した（ご参考）。

《　プログラムの構成　》

＜入力＞
csvダウンロードしたデータから構成したEXCELファイル
csvデータは”db”シート

＜出力＞
同じEXCELファイルの”発明者”シート
pythonでは上の表を作るところまで、並べ替えや条件付き表示は手作業（Excel操作）

注：csvデータの数（特許文献数）、出願年の範囲などを固定値としてプログラム
　　したがって、プログラムとしての汎用性はない。

line 6: os, openpyxlを使用。osはgetcwdでpathを取得するため、openpyxlはexcelファイルを扱うため

line 8-11: ファイル名、シート名などのパラメータ指定

line 13-15: excelファイルを開き、2つのシート（csvデータ”db”と出力用の”発明者”シート）をオブジェクト化

line 17: inventor_dict＝発明者の辞書（発明者名をkey、出願年のリストを値とする辞書型データ；出願年は複数になるので単独の整数ではなくリスト型とする）
この行ではinventor_dictを空データに初期化。

line 18-29：csvデータの115件の特許文献情報を順次取得して処理するループ
注：csvデータ内のデータ（レコード数）を適応的にするには、シートオブジェクト.max_rowメソッドを使う

line 19-20：ある1件の特許について、発明者（inventors）情報と出願日（appl_date）情報を取得
inventors＝発明者名が”;“区切りで連結された長い文字列

line 21-22：発明者（inventors）が空白でなければ、”;“で分割してリスト型に変換

line 23-29：その特許（line18のループで1件ずつ選ばれている特許）のすべての発明者について繰り返すループ

line 24-29：line 23のループで指している発明者が、inventor_dict（発明者の辞書）のkeyに既に存在するかどうかを調べ、
存在してなければ(line 25)、「その発明者：[出願年]」のデータをinventor_dictに追加
存在していれば（lien 26-29）、その発明者をkeyとする要素の[出願年]リストに、その特許の出願年を要素として追加する

ここまででデータ解析は完了
inventor_dictは、以下のようになる
発明者1：[出願年1, 出願年2, ･･･]
発明者2：[出願年x, 出願年y, ･･･]

line 30-42：”発明者”シートへの出力
1列目に発明者名、2列目以降に出願年ごとの出願件数をカウントして出力

〖 プログラムソース 〗

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
発明者解析
"""
#
import os, openpyxl
#
path = os.getcwd()
file_name  = "20200825_Switch特許family.xlsx"
sheet_name = "発明者検索"
sheet_SW = "db172"     # SWITCH特許
#
# シートオブジェクトを生成
workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
sheet_obj = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
SWpat_obj = workbook.get_sheet_by_name(sheet_SW)
#
#　SWITCH特許のリストを作成
SWpatents = []
for i in range(2,173):
    SWpatents.append(SWpat_obj.cell(row=2,column=i).value)
#
#　SWITCH発明者のリストを作成
SWinventors = []
for i in range(29,172):
    SWinventors.append(sheet_obj.cell(row=2,column=i).value)
#
#　"発明者検索"シートでの解析
for l in range(3,sheet_obj.max_row+1):
# 共同出願解析
    applicants = sheet_obj.cell(row=l,column=7).value
    if "任天堂" in applicants:
        if ";" in applicants:
            sheet_obj.cell(row=l,column=24).value = applicants.replace("任天堂株式会社","N")
        else:
            sheet_obj.cell(row=l,column=23).value = 1               #　任天堂単独出願
# SWITCH特許か否かの判定
    appl_num = sheet_obj.cell(row=l,column=2).value
    if appl_num in SWpatents:
        sheet_obj.cell(row=l,column=25).value = 1                   #　SWITCH特許
# 発明者解析
    inventors = sheet_obj.cell(row=l,column=8).value
    if inventors is None:
        sheet_obj.cell(row=l,column=26).value = 0                   # 発明者数
    else:
        inventor_list = inventors.split(";")
        sheet_obj.cell(row=l,column=26).value = len(inventor_list)  # 発明者数
        num_SWinv = 0
        for inventor in inventor_list:
            for col in range(29,172):
                if inventor == SWinventors[col-29]:
                    num_SWinv +=1
                    sheet_obj.cell(row=l,column=col).value = 1      # SW発明者のフラグ処理
        sheet_obj.cell(row=l,column=27).value = num_SWinv           # SW発明者数
        sheet_obj.cell(row=l,column=28).value = len(inventor_list) - num_SWinv        
#
workbook.save(path+"\\"+file_name)

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[Python] csvの前処理

《　前処理の目的と内容　》

csvダウンロードした特許情報ファイルを編集して、分析に便利な情報を追加する前処理

  1. 〈出願件数〉
    「出願件数」の列（column）を作って、出願件数として全ての行（row）に「１」を入力

  2. 〈筆頭出願人（出願人分析用）〉
    「出願人」欄から、筆頭出願人を抽出。国籍（アルファベット２文字の国コード）が括弧書きされているとき、「出願人の国籍」の列（column）に出力。さらに抽出した「筆頭出願人」と同じデータを「筆頭出願人（名寄せ）」にコピー。「筆頭出願人（名寄せ）」は将来の名寄せ用の元データ。

  3. 〈最先の優先日（年次推移分析用）〉
    「最先優先日」と「最先優先年」の列（column）を追加。「出願日」と「優先日」の欄から最先の日を抽出して「最先優先日」として出力。さらに、抽出した「最先優先日」からその年を抜き出して「最先優先年」として出力。

  4. 〈筆頭IPC（技術分野分析用）〉
    「筆頭IPC(sub-class)」と「筆頭IPC(main-group)」の列（column）を追加。「IPC」の欄から、筆頭IPCを抽出して、サブクラス（先頭の４文字，”H01L”など）を「筆頭IPC(sub-class)」に、メイングループ（先頭の４文字，”H01L”などに続く「数字/数字」の前半部分）を「筆頭IPC(main-group)」に出力。

  5. 〈出願国（出願国分析用）〉
    「JP」「WO」「US」「EP」「CN」「KR」の列（column）を追加。「ファミリー公報」の欄から、作成した列（column）に相当する国・地域への出願があれば「１」なければ「０」を出力。その国・地域への出願の有無を表すフラグ。同じ国・地域内でのファミリー展開に応じた件数は無視して、単に有無のみを判定。

《　プログラムの構成　》

＜入力＞
csvダウンロードしたデータから構成したEXCELファイル
複数シートを想定して、シート名を指定して処理
＜出力＞
指定したシート内への列（column）の追加
＜プログラム＞
上記１～５は関数として定義。処理対象のWokkBook名（EXCELファイル名）とシート名を指定して必要な前処理を実行する関数を呼び出す。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
csvDLから作成したEXCELテーブルの前処理

2020.07.18 newly created
"""
#
import re, os, openpyxl, datetime
#
#   関数定義
#
#   出願件数（1固定）
def num_application(file_name, sheet_name, col_n_apl):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 出願件数 for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '出願件数'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 1
    #
    col_out_start = col_out_start +1
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#
#   筆頭出願人
#    国籍は、出願人欄に括弧書きで国コードが付されていることが前提
#    名寄せ欄は、筆頭出願人欄と同じ。後の名寄せ処理のため。
#
def applicant(file_name, sheet_name, col_n_apl):
    global path
    global col_out_start
    regex_CC = re.compile(r'\(([A-Z][A-Z])\)')    # Regex. of Country Code
    #
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 筆頭出願人 for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '筆頭出願人'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = '筆頭出願人の国籍'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+2).value = '筆頭出願人(名寄せ)'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        applicants = sheet.cell(row=line,column=col_n_apl).value.split(';')
        if type(applicants is list):
            applicant = applicants[0]
        else:
            applicant = applicants
        CC = regex_CC.search(applicant)
        if CC is None:
            Nationality = 'N/A'
        else:
            Nationality = CC.group(1)
            applicant = applicant[0:CC.start()-1]
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = applicant
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = Nationality
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = applicant
    #
    col_out_start = col_out_start +3
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#
#   最先の優先日とその年の抽出
#    最先の優先日：　出願日と優先日（複数優先も想定）のうち最先の日
#
def earliest_date(file_name, sheet_name, col_d_apl, col_d_pri):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 最先優先日　for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '最先優先日'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = '最先優先年'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        pp_date = sheet.cell(row=line,column=col_d_apl).value   # Apllication date
        if sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value is not None: # Priority dates
            if type(sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value) is str:
                p_dates = sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value.split(';')
                for p_date in p_dates:
                    if datetime.datetime.strptime(p_date, '%Y/%m/%d') < pp_date:
                        pp_date = datetime.datetime.strptime(p_date, '%Y/%m/%d')
            else:
                p_date = sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value
                if p_date < pp_date:
                    pp_date = p_date
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = pp_date
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = pp_date.year
    #
    col_out_start = col_out_start +2
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#
#   筆頭IPCのサブセクション、メイングループまでの抽出
#
def primary_IPC(file_name, sheet_name, col_IPC):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 筆頭IPC　for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '筆頭IPC(sub-class)'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = '筆頭IPC(main-group)'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        IPC = sheet.cell(row=line,column=col_IPC).value
        if IPC is None:
            IPC_class = 'N/A'
            IPC_group = 'N/A'
        else:
            IPC_class = IPC[0:4]
            IPC_group = IPC[0:IPC.find('/')]
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = IPC_class # 筆頭IPC(sub-class)
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = IPC_group # 筆頭IPC(main-group)
    #
    col_out_start = col_out_start +2
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#
#   出願国の抽出
#
def family_analysis(file_name, sheet_name, col_family):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 出願国分析　for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # regular expressions
    regex_WO = re.compile(r'WO|ＷＯ')
    regex_CN = re.compile(r'CN')
    regex_US = re.compile(r'US')
    regex_EP = re.compile(r'EP')
    regex_KR = re.compile(r'KR')
    regex_JP = re.compile(r'特|実')
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = 'WO'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = 'CN'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+2).value = 'US'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+3).value = 'EP'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+4).value = 'KR'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+5).value = 'JP'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        family = sheet.cell(row=line,column=col_family).value # ファミリ出願番号（全世代）
        if family is None:
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+3).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+4).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+5).value = 0
        else:
            if regex_WO.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 1
            if regex_CN.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = 0
            else:
                    sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = 1
            if regex_US.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = 1
            if regex_EP.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+3).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+3).value = 1
            if regex_KR.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+4).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+4).value = 1
            if regex_JP.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+5).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+5).value = 1
    #
    col_out_start = col_out_start +6
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#
# START OF PRE-PROCESSSING
#
# 入力データのカラム番号
col_n_apl = 5   # 出願人/権利者
col_n_inv = 6   # 発明者
col_d_apl = 7   #　出願日
col_d_pri = 10  # 優先日
col_IPC = 12    # IPC
col_family = 19 # ファミリー公報番号
# データ出力の開始カラム
col_out_start = 20
#
path = os.getcwd()
file_name  = "20200717_NintendoSWITCH_JP_108.xlsx"
#file_name  = "test.xlsx"
sheet_name = "db"
#
num_application(file_name, sheet_name, col_n_apl)
applicant(file_name, sheet_name, col_n_apl)
earliest_date(file_name, sheet_name, col_d_apl, col_d_pri)
primary_IPC(file_name, sheet_name, col_IPC)
family_analysis(file_name, sheet_name, col_family)
#

《　出願件数　num_application 関数の定義　》

#
#   出願件数（1固定）
def num_application(file_name, sheet_name, col_n_apl):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 出願件数 for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '出願件数'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 1
    #
    col_out_start = col_out_start +1
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#

《　筆頭出願人　applicant 関数の定義　》

#
#   筆頭出願人
#    国籍は、出願人欄に括弧書きで国コードが付されていることが前提
#    名寄せ欄は、筆頭出願人欄と同じ。後の名寄せ処理のため。
#
def applicant(file_name, sheet_name, col_n_apl):
    global path
    global col_out_start
    regex_CC = re.compile(r'\(([A-Z][A-Z])\)')    # Regex. of Country Code
    #
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 筆頭出願人 for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '筆頭出願人'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = '筆頭出願人の国籍'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+2).value = '筆頭出願人(名寄せ)'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        applicants = sheet.cell(row=line,column=col_n_apl).value.split(';')
        if type(applicants is list):
            applicant = applicants[0]
        else:
            applicant = applicants
        CC = regex_CC.search(applicant)
        if CC is None:
            Nationality = 'N/A'
        else:
            Nationality = CC.group(1)
            applicant = applicant[0:CC.start()-1]
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = applicant
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = Nationality
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = applicant
    #
    col_out_start = col_out_start +3
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#

《　最先の優先日　earliest_date 関数の定義　》

#
#   最先の優先日とその年の抽出
#    最先の優先日：　出願日と優先日（複数優先も想定）のうち最先の日
#
def earliest_date(file_name, sheet_name, col_d_apl, col_d_pri):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 最先優先日　for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '最先優先日'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = '最先優先年'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        pp_date = sheet.cell(row=line,column=col_d_apl).value   # Apllication date
        if sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value is not None: # Priority dates
            if type(sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value) is str:
                p_dates = sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value.split(';')
                for p_date in p_dates:
                    if datetime.datetime.strptime(p_date, '%Y/%m/%d') < pp_date:
                        pp_date = datetime.datetime.strptime(p_date, '%Y/%m/%d')
            else:
                p_date = sheet.cell(row=line,column=col_d_pri).value
                if p_date < pp_date:
                    pp_date = p_date
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = pp_date
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = pp_date.year
    #
    col_out_start = col_out_start +2
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#

《　筆頭IPC　primary_IPC 関数の定義　》

#
#   筆頭IPCのサブセクション、メイングループまでの抽出
#
def primary_IPC(file_name, sheet_name, col_IPC):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 筆頭IPC　for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = '筆頭IPC(sub-class)'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = '筆頭IPC(main-group)'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        IPC = sheet.cell(row=line,column=col_IPC).value
        if IPC is None:
            IPC_class = 'N/A'
            IPC_group = 'N/A'
        else:
            IPC_class = IPC[0:4]
            IPC_group = IPC[0:IPC.find('/')]
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = IPC_class # 筆頭IPC(sub-class)
        sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = IPC_group # 筆頭IPC(main-group)
    #
    col_out_start = col_out_start +2
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#

《　出願国　family_analysis 関数の定義　》

#
#   出願国の抽出
#
def family_analysis(file_name, sheet_name, col_family):
    global path
    global col_out_start
    workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
    sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
    print("Processing 出願国分析　for file = ", file_name,  " sheet = ", sheet_name)
    # regular expressions
    regex_WO = re.compile(r'WO|ＷＯ')
    regex_CN = re.compile(r'CN')
    regex_US = re.compile(r'US')
    regex_EP = re.compile(r'EP')
    regex_KR = re.compile(r'KR')
    regex_JP = re.compile(r'特|実')
    # header
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start).value = 'WO'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+1).value = 'CN'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+2).value = 'US'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+3).value = 'EP'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+4).value = 'KR'
    sheet.cell(row=1,column=col_out_start+5).value = 'JP'
    #
    for line in range(2, sheet.max_row+1):
        family = sheet.cell(row=line,column=col_family).value # ファミリ出願番号（全世代）
        if family is None:
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+3).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+4).value = 0
            sheet.cell(row=line,column=col_out_start+5).value = 0
        else:
            if regex_WO.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start).value = 1
            if regex_CN.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = 0
            else:
                    sheet.cell(row=line,column=col_out_start+1).value = 1
            if regex_US.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+2).value = 1
            if regex_EP.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+3).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+3).value = 1
            if regex_KR.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+4).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+4).value = 1
            if regex_JP.search(family) is None:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+5).value = 0
            else:
                sheet.cell(row=line,column=col_out_start+5).value = 1
    #
    col_out_start = col_out_start +6
    workbook.save(path+"\\"+file_name)
#