pandasで対応する年月に平均売上金額を挿入したい

Question

やりたいこと

1. カラムとして商品名・売上合計・販売開始期間・販売終了期間・販売期間・月当たり平均売上高があります。
2. 行：商品名、列：年月とし、商品毎に販売期間に対応させながら、月当たり平均売上高を表示させたいです。（「イメージ」の通り）
3. 1の状態でpandasのデータフレームに突っ込んでいるのですが、 そこからどのように2の状態まで持っていけるのかわからず、教えていただけますと幸いです。

※一部データ名などは変えています。

イメージ

Answer 1

データ加工でいう long to wide ですね
いろいろ方法がありますが例えばこちら

https://note.nkmk.me/python-pandas-stack-unstack-pivot/

Answer 2

DataFrame.apply() で呼び出す関数にて pd.date_range() で生成したIndexを用いたSeriesデータを返すことで実現できます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'商品':['A','B','C'],
                   '販売開始時期':['2019/12','2018/3','2019/7'],
                   '販売終了時期':['2020/2','2019/7','2020/6'],
                   '月当たり平均売上高':[1000,2000,3000]})

ret = df.set_index('商品', drop=True).apply(lambda d:pd.Series(d['月当たり平均売上高'], index=pd.date_range(start=d['販売開始時期'], end=d['販売終了時期'], freq='MS')), axis=1).fillna(0)

print(ret)
#    2018-03-01  2018-04-01  2018-05-01  2018-06-01  2018-07-01  2018-08-01  ...  2020-01-01  2020-02-01  2020-03-01  2020-04-01  2020-05-01  2020-06-01
#商品                                                                          ...
#A          0.0         0.0         0.0         0.0         0.0         0.0  ...      1000.0      1000.0         0.0         0.0         0.0         0.0
#B       2000.0      2000.0      2000.0      2000.0      2000.0      2000.0  ...         0.0         0.0         0.0         0.0         0.0         0.0
#C          0.0         0.0         0.0         0.0         0.0         0.0  ...      3000.0      3000.0      3000.0      3000.0      3000.0      3000.0