Pandasでsumifsのような集計（複数条件での集計）をしたい。

下記のように、工事一覧と支払一覧の表があります。

工事一覧

codeは工事番号、nameは工事名、complete_dateは完成日です。

code	name	complete_date
1	A	2018/10/2
2	B	2018/11/2
3	C	2018/12/4

支払一覧

dateは支払日、codeは工事番号、amountは支払金額、month_endは支払日が属する月の末日

date	code	amount	month_end
2018/10/10	1	400000	2018/10/31
2018/10/10	2	300000	2018/10/31
2018/10/10	3	500000	2018/10/31
2018/11/10	1	1000000	2018/11/30
2018/11/10	2	3000000	2018/11/30
2018/11/10	3	2000000	2018/11/30
2018/12/10	1	2000000	2018/12/31
2018/12/10	2	3000000	2018/12/31
2018/12/10	3	100000	2018/12/31
2019/1/10	1	0	2019/1/31
2019/1/10	2	400000	2019/1/31
2019/1/10	3	600000	2019/1/31

最終的に、下記のように、工事毎、支払毎の集計をしたいです。

番号リスト工事毎、支払毎の集計

code	2018/10/31	2018/11/30	2018/12/31	2019/1/31
1	400000	100000	200000	0
2	300000	3000000	3000000	400000
3	500000	2000000	100000	600000

python
1mport pandas as pd
2# 工事一覧のデータフレーム
3site_list_df = pd.DataFrame([
4    [1, 'A', '2018-10-2'],
5    [2, 'B', '2018-11-2'],
6    [3, 'C', '2018-12-2']
7], columns=['code', 'name', 'complete_date'])
8site_list_df['complete_date'] = pd.to_datetime(site_list_df['complete_date'])
9# 支払い情報のデータフレーム
10cost_list_df = pd.DataFrame([
11    ['2018/10/10', 1, 400000, '2018/10/31'], 
12    ['2018/10/10', 2, 300000, '2018/10/31'],
13    ['2018/10/10', 3, 500000, '2018/10/31'],
14    ['2018/11/10', 1, 1000000, '2018/11/30'],
15    ['2018/11/10', 2, 3000000, '2018/11/30'],
16    ['2018/11/10', 3, 2000000, '2018/11/30'],
17    ['2018/12/10', 1, 2000000, '2018/12/31'],
18    ['2018/12/10', 2, 3000000, '2018/12/31'],
19    ['2018/12/10', 3, 100000, '2018/12/31'],
20    ['2019/1/10', 2, 400000, '2019/1/31'],
21    ['2019/1/10', 3, 600000, '2019/1/31'],    
22], columns=['cost_date', 'code', 'amount', 'month_end'])
23month_end_list = cost_list_df['month_end'].drop_duplicates()

上記の通り、コードを書いてみたのですが、どうしたらそのような集計ができるのか。分かりません。
エクセルであれば、sumifs関数を用いて、codeとmonth_endの条件で集計すれば良いかと思います。

未成工事支出金から、完成工事原価に振り替える会計処理をしたいと考えており、そのための集計をしたいと考えております。（工事完成までの間の支出は全て未成工事支出金に計上され、工事完成時に完成工事原価に振り替えます。工事完成後の支出はいったん未成工事支出金に計上され、月末に完成工事原価に振り替えます。）

お分かりの方、ご教示頂ければ幸いです。
宜しくお願い致します。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

番号リスト工事毎、支払毎の集計

であれば、以下のようにピボットテーブルのみで実現できるかと思います。
参考：pandasのピボットテーブルでカテゴリ毎の統計量などを算出

Python
1import pandas as pd
2import numpy as np
3
4# 支払い情報のデータフレーム
5cost_list_df = pd.DataFrame([
6    ['2018/10/10', 1, 400000, '2018/10/31'], 
7    ['2018/10/10', 2, 300000, '2018/10/31'],
8    ['2018/10/10', 3, 500000, '2018/10/31'],
9    ['2018/11/10', 1,1000000, '2018/11/30'],
10    ['2018/11/10', 2,3000000, '2018/11/30'],
11    ['2018/11/10', 3,2000000, '2018/11/30'],
12    ['2018/12/10', 1,2000000, '2018/12/31'],
13    ['2018/12/10', 2,3000000, '2018/12/31'],
14    ['2018/12/10', 3, 100000, '2018/12/31'],
15    ['2019/1/10' , 2, 400000, '2019/1/31'],
16    ['2019/1/10' , 3, 600000, '2019/1/31'],
17], columns=['cost_date', 'code', 'amount', 'month_end'])
18
19df = pd.pivot_table(cost_list_df, index='code', columns='month_end', aggfunc=np.sum).fillna(0)
20print(df)
21"""
22              amount
23month_end 2018/10/31 2018/11/30 2018/12/31 2019/1/31
24code
251           400000.0  1000000.0  2000000.0       0.0
262           300000.0  3000000.0  3000000.0  400000.0
273           500000.0  2000000.0   100000.0  600000.0
28"""