Q&A
タグに「Excel」とありますがExcel関係ありますか？ なければタグを外してください。
やりたいこと
同じ日付の売上数データが複数行あり、それを売上数を合算した上で、1行にまとめたい。
サンプルのエクセル
| sales | date |
|---|---|
| 5 | 20200401 |
| 10 | 20200401 |
↓
| sales | date |
|---|---|
| 15 | 20200401 |
上記のような結合はpandas上で可能でしょうか？
よろしくお願いいたします。
回答1件
0
Python
1df.groupby('date').agg({'sales':'sum'})
で良いのではないでしょうか
Python
1import pandas as pd 2df = pd.DataFrame({'sales':[5,10,15,20], 3 'date':['20200401','20200401','20200402','20200403']}) 4ret = df.groupby('date').agg({'sales':'sum'}) 5print(ret) 6# sales 7#date 8#20200401 15 9#20200402 15 10#20200403 20
結果は date をIndexとした DataFrameで得られます
投稿2020/04/01 06:56
編集2020/04/01 07:29
総合スコア15898
magichan様
ご回答ありがとうございます。
自分の説明不足で申し訳ありませんが、実際はどの日付のデータに売上数が複数行あるかわからない状態です。
イメージとしてはdate行に同じ日付データが重複（複数）している場合、売上数を合計する
みたいなことを実現したいです。
もし再度ご回答いただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。
現状のコードで、そのような動作になりませんか？
groupby('date') で同じ 'date' をまとめて、agg() で各行をどのように纏めるか（今回は 'sales'行を合計で算出する）を設定している感じです。
サンプルを少し変えましたが、こういうことではないのでしょうか？？
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