Python Pivotにコラムを再度加える

Question

【環境】
Python, Jupyternote, macbookpro

【したいこと】
Pivotに新しいコラムを加える。

DF=DF[(DF['Time period']=='2020-04-01')| (DF['Time period']=='2020-04-08')].groupby(['Campaign ID','Campaign name','Time period']).sum()



Pivot=DF.pivot_table(index=['Campaign ID','Campaign name'],columns=['Time period'], values=['Spend'],aggfunc='sum').round(2).fillna(0)
Pivot

【結果】

【したいこと】
下記の表のように4月8日と4月１日の差分を計算して入れたいです。
diff(axis=1)を試したのですが、右に挿入するのができず、ご教授頂ければ幸いです。

2020-04-01	2020-	差分
10	20	10
20	10	-10

Answer 1

ピボットテーブルをデータフレームに変換したうえで差分をとってはいかがでしょうか？
参考：pandas pivot table to data frame [duplicate]

import pandas as pd

DF = pd.DataFrame({'Campaign ID':[1,2,3,4], 'Campaign name':['a','b','c','d'], 'Time period':['2020-04-01','2020-04-01','2020-04-08','2020-04-08'],'Spend':[10,20,30,40]})

DF=DF[(DF['Time period']=='2020-04-01')| (DF['Time period']=='2020-04-08')].groupby(['Campaign ID','Campaign name','Time period']).sum()
Pivot=DF.pivot_table(index=['Campaign ID','Campaign name'],columns=['Time period'], values=['Spend'],aggfunc='sum').round(2).fillna(0)
print(Pivot)
"""
                               Spend
Time period               2020-04-01 2020-04-08
Campaign ID Campaign name
1           a                   10.0        0.0
2           b                   20.0        0.0
3           c                    0.0       30.0
4           d                    0.0       40.0
"""

df = pd.DataFrame(Pivot.to_records())

# 列名を日付部分のみに
new_cols = {}
for c in df.columns[2:]: # 'Campaign ID','Campaign name'を除いた列
    new_c = c.strip('()')
    new_c = new_c.split(',')
    new_cols[c] = new_c[1].strip(' \'')
df = df.rename(columns=new_cols)

df['diff'] = df.iloc[:,3] - df.iloc[:,2]
print(df)
"""
   Campaign ID Campaign name  2020-04-01  2020-04-08  diff
0            1             a        10.0         0.0 -10.0
1            2             b        20.0         0.0 -20.0
2            3             c         0.0        30.0  30.0
3            4             d         0.0        40.0  40.0
"""

Comments

[pon244]

できました！ありがとうございます！

[8524ba23]

よかったです。
なお、aokikenichiさんの回答コードのほうがシンプルかつ汎用性が高いので、ぜひ検証ください。

Answer 2

同じデータがないのでTaitanicで試しました
列をついかするならば一度DataFrameに変換する必要があるかと思います。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('train.csv')
pv = pd.pivot_table(df, index='Pclass', columns='Sex', values='Age')
pv

Sex	female	male
Pclass		
1	34.611765	41.281386
2	28.722973	30.740707
3	21.750000	26.507589

pd.concat([df_pv, tmp['差分']], axis=1)
df_pv = pd.DataFrame(pv)
tmp = df_pv.diff(axis=1)
tmp.columns = ['dummy', '差分']
tmp

	dummy	差分
Pclass		
1	NaN	6.669621
2	NaN	2.017734
3	NaN	4.757589

pd.concat([df_pv, tmp['差分']], axis=1)

	female	male	差分
Pclass			
1	34.611765	41.281386	6.669621
2	28.722973	30.740707	2.017734
3	21.750000	26.507589	4.757589