Ensure fins/statements LocalCode stays string (avoid 7203.0 float conversion)

[apokamo]

背景

get_fins_statements() は API レスポンスの statements を pd.DataFrame.from_dict(data) で DataFrame 化していますが、LocalCode の dtype を明示していません。

下流（SDK→pandas DataFrame→to_dict('records')）で取り回すと、欠損混在などの条件次第で LocalCode が数値列として扱われ、7203 が 7203.0 のような float になって出てくる可能性があります（pandasの型推論都合）。

また JPX では 2024 年以降、英文字を含む銘柄コード（例: 186A）も存在するため、LocalCode は「文字列で扱う」ことがより安全です。

提案

get_fins_statements() が返す DataFrame において、LocalCode を常に文字列として扱うように明示する。

例（アイデア）:

• DataFrame 作成後に LocalCode を pandas の string dtype に寄せる
  • df["LocalCode"] = df["LocalCode"].astype("string")
  • あるいは df["LocalCode"] = df["LocalCode"].astype(str)（ただし欠損の扱いが変わる可能性があるため要検討）

※ 既に range 系のキャッシュ読み込み（pd.read_csv(..., dtype=str)）では dtype を固定する方針が見えるため、ここも同様に寄せるのが一貫します。

期待する効果

• LocalCode の型揺らぎ（7203 → 7203.0 など）を発生源で抑止
• 英数字コード（186A 等）も安全に取り扱える
• 下流のETL/DBのFail-Fastバリデーションが「型の都合」で頻発停止するリスクを減らす

テスト

• LocalCode の dtype/値が文字列として安定することを確認するテスト追加
  • 数字コード（7203）と英数字（186A）の両方