【初心者向け】PythonでWindowsの操作を自動化!毎日発表されるデータを日付ごとコピペして表(csvファイル）に保存する方法【PyAutoGui】【Pandas】

import pyautogui as pag
import time
import pyperclip
import pandas as pd
import subprocess
import os

#神奈川県の入院患者、療養者患者の表を抽出する（CTRL+a、CTRL+c版）
#ファイルあるか
if os.path.exists('coro.csv'):
#ファイル読み込み
    df1=pd.read_csv("coro.csv",index_col=0)
else:
#新規ファイル（データフレーム）作成
    list1=[]
    columns1 =["入院患者", "療養者"]
    df1=pd.DataFrame(data=list1, columns=columns1)
    list1=['0','0']
    df1.loc['dummy']=list1

#Edgeの起動
subprocess.run(r'C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe')
time.sleep(1)

#神奈川県患者発生累計のアドレス
str1='https://www.pref.kanagawa.jp/docs/ga4/covid19/occurrence.html'
#クリップボードにコピー
pyperclip.copy(str1)

#アドレスバーにカーソルがなく入力する状態になっていない場合、画面を最大化し座標x,y確認して使ってください。
#マウスをアドレスバーへ移動
# pag.moveTo(x,ｙ)
#クリック
# pag.click()

time.sleep(1)
#CTRL+Vで貼り付け
pag.hotkey("ctrl","v")
#Enter
pag.press('enter') 
time.sleep(5)

#＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊　ctrl+aとCTRL+cで全部コピーしてstr2にペースト＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
pag.hotkey("ctrl","a")
time.sleep(1)
pag.hotkey("ctrl","c")
time.sleep(1)
str2=pyperclip.paste()

time.sleep(2)
#Edgeを閉じる
pag.hotkey("Ctrl","w")
#日付を抽出するのに'患者等の状況\u3000'～'曜日）'現在までが大まかな対象なので分割の目印としてbunkatuを加える
#入院患者を抽出するのに'入院患者\t'～'\r\n \t重症'
#療養者を抽出するのに'療養者\t'～'\r\n \t宿泊施設療養'
str3=str2.replace('患者等の状況\u3000','bunkatu').replace('曜日）現在','bunkatu').replace('入院患者\t','bunkatu').replace('\r\n \t重症','bunkatu').replace('療養者\t','bunkatu').replace('\r\n \t宿泊施設療養','bunkatu')
#bunkatuで分割してリストへ
str4=str3.split('bunkatu')
#1番目の要素が日付の対象部分なのでstr4[1]使用
hidukemoto=str4[1]
#3番目の要素が入院患者の対象部分なのでstr4[3]使用
nyuuin0=str4[3]
#'\r\n'が不要なので削除（最初はなかった）
nyuuin=nyuuin0.replace('\r\n','')
#5番目の要素が療養者の対象部分なのでstr4[5]使用
ryouyou=str4[5]
#hidukemoto=1月21日（金曜日）なので（で分割
hidukemoto1=hidukemoto.split('(')
#0番目の要素が日付
hiduke=hidukemoto1[0]
#入院患者、療養者追加
list_nin=[]
list_nin.append(nyuuin)
list_nin.append(ryouyou)
#表に日付がなければ行追加
if not hiduke in df1.index :
    df1.loc[hiduke]=list_nin
    df2=df1
#初めての時dummy行あるので削除
if df1.index[0] == 'dummy':
    df2=df1.drop('dummy')
#csvファイル保存
df2.to_csv("coro.csv")
df2