昨天我們聊到交易紀錄分析，今天我們先把範圍拉回到 生活中的理財場景 ——「記帳」。
很多人試過手動記帳，卻常常三天打魚兩天曬網，最後放棄。其實只要一點點 Python 技巧，就能打造一個「半自動化記帳小幫手」，幫你快速整理消費，甚至畫出統計圖表！

為什麼這跟 FinTech 有關？

因為「支付」與「消費數據」就是最貼近你我生活的金融資料。當你學會用 Python 去處理消費紀錄（像是信用卡或電子支付的帳單），你就跨出了 數據金融化 的第一步。

我們的第一個版本：讀取簡單的消費清單

假設我們有一個 expense.csv，內容像這樣：

日期,品項,金額
2025-08-01,早餐,60
2025-08-01,捷運,30
2025-08-02,午餐,120
2025-08-02,咖啡,75

我們只要用 Python 讀取並做簡單的加總統計：

import pandas as pd

# 讀取消費紀錄
df = pd.read_csv("expense.csv")

# 顯示前幾筆資料
print("原始資料：")
print(df.head())

# 計算總支出
total = df["金額"].sum()
print(f"\n總支出：{total} 元")

# 分類統計
category_summary = df.groupby("品項")["金額"].sum()
print("\n各項目支出：")
print(category_summary)

執行結果（示意）

原始資料：
          日期   品項   金額
0  2025-08-01   早餐   60
1  2025-08-01   捷運   30
2  2025-08-02   午餐  120
3  2025-08-02   咖啡   75

總支出：285 元

各項目支出：
午餐    120
咖啡     75
早餐     60
捷運     30

為什麼這重要？

• 這就是一個「迷你版支付數據分析」。
• 未來我們可以把這套流程接上 信用卡對帳單、支付寶 / LINE Pay 明細、甚至銀行 API。
• 這樣就能從「手動記帳」進化成「自動財務數據化」，真正往 FinTech 的實務應用邁進 。