Pandasのpivot_tableで日毎にデータを集計したい

Question

環境　jupyter notebook

やりたいこと
PandasでPayPayの売上データを日毎に集計したいです。
エクセルのピポットテーブルでやっていることを、jupyter notebookでpandasをimportして実行したいです。

添付はエクセルのピポットテーブルの使用例です。PayPayから取り出したデータをエクセルのピポットテーブルで日毎に集計しています。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./nodaPayPay.csv',encoding='cp932',header=0)
df.head()
pd.pivot_table(df,columns="取引日時")

4行目のpivot_tableの引数をどのようにするとエクセルのように日毎に件数と合計金額を集計できるか教えてください。

よろしくお願いします。

資料）
※画像を添付したいのですが、うまくいかないのでgoogle driveにアップしました。

PayPayから取り出したcsvデータ

エクセルでpivot_tableを日毎に集計した画面

Answer 1

まず、CSVからDataFrameを作成する際に、取引日時列をDatetime型で読み込んでください。
そのうえで、DataFrame.groupby(df['取引日時'].dt.date) で日付毎のグループ化ができますので、あとは Groupby.agg()などでデータを集計するとよいかと思います。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./nodaPayPay.csv', header=0, parse_dates=['取引日時'])

ret = df.groupby(df['取引日時'].dt.date).agg({'取引日時':'count','取引金額':'sum'})
print(ret)
#            取引日時   取引金額
#取引日時
#2019-12-14     2  24361
#2019-12-15     2  16900
#2019-12-16     2  14754
#2019-12-17     1   1595
#2019-12-18     1   4125
#2019-12-19     1   3190
#2019-12-21     1  11013
#2019-12-22     1   3780
#2019-12-23     2   5951
#2019-12-24     3  43208
#2019-12-25     1   8204
#2019-12-28     1   3190
#2019-12-29     2   9361

CSVをダウンロードした段階で、データはUTF8になっておりましたので、encoding='cp932' は省かせていただきました。

Comments

[giro1975]

ありがとうございます。非常に勉強になりました。また機会がありましたらよろしくお願いします。