[Python3]Excel表の中からfilterで取り出したものを日付別にして個数を合計したい

Question

前提・実現したいこと

python3.8でExcelの出庫履歴表から日に合計何個消費したかを表す統計表を作ろうとしていて，最終的に備品一つ一つの使用状況を日ごとにまとめたいと考えています。

現在データを備品の種類ごとにfilterで取り出すまではできましたが，そのデータを更に日付別に分けて同じ日付の消費個数を計算するところで滞っています。

python初心者のため，お力を貸していただければ幸いです。

↓出庫履歴の表.xlsx

備品名	備品個数	消費個数	日付
fff	265	1	2021-01-13
eee	261	1	2021-01-13
ddd	261	1	2021-01-13
ccc	225	1	2021-01-13
bbb	227	1	2021-01-13
aaa	148	1	2021-01-13
fff	266	1	2021-01-12
eee	262	2	2021-01-12
ddd	262	1	2021-01-12
ccc	226	1	2021-01-12
bbb	228	1	2021-01-12
aaa	149	1	2021-01-12
fff	267	2	2021-01-12
eee	264	1	2021-01-12
ddd	264	1	2021-01-12
ccc	299	1	2021-01-12
bbb	299	1	2021-01-12
aaa	298	2	2021-01-12
fff	269	1	2021-01-08
eee	265	1	2021-01-08
ddd	265	1	2021-01-08
ccc	227	1	2021-01-08
bbb	229	2	2021-01-08
aaa	150	1	2021-01-08
fff	270	1	2021-01-08
eee	266	2	2021-01-08
ddd	266	1	2021-01-08
ccc	228	2	2021-01-08
bbb	231	2	2021-01-08
aaa	151	1	2021-01-08
fff	271	1	2021-01-08
eee	268	2	2021-01-08
ddd	268	1	2021-01-08
ccc	230	2	2021-01-08
bbb	233	1	2021-01-08
aaa	152	2	2021-01-08
fff	272	1	2021-01-07
eee	270	1	2021-01-07
ddd	270	1	2021-01-07
ccc	232	1	2021-01-07
bbb	234	1	2021-01-07
aaa	154	1	2021-01-07
fff	273	1	2021-01-07
eee	271	2	2021-01-07
ddd	271	1	2021-01-07
ccc	233	1	2021-01-07
bbb	235	1	2021-01-07
aaa	155	1	2021-01-07
aaa	156	2	2021-01-07

発生している問題・エラーメッセージ

コードを実行すると以下のようにaaaだけを取り出すことはできますが，その中で日付ごとに分けることができません。
出庫履歴の表.xlsxは実際に別プログラムを実行したときに履歴を随時上から追記するという表のため，明確な日付を定義してグループ分けすることができません。

日付が更新されていく場合のグループ分けの方法を調べてもわかりませんでした。

    備品名  備品個数  消費個数         日付
5   aaa   148     1 2021-01-13
11  aaa   149     1 2021-01-12
17  aaa   298     2 2021-01-12
23  aaa   150     1 2021-01-08
29  aaa   151     1 2021-01-08
35  aaa   152     2 2021-01-08
41  aaa   154     1 2021-01-07
47  aaa   155     1 2021-01-07
48  aaa   156     2 2021-01-07

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.read_excel('出庫履歴の表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
filter_contents = df['備品名'].values == 'aaa'
print(df[filter_contents])

試したこと

以下のように条件分岐を使おうとしましたが，日付指定が難しいためできませんでした。

if 条件式A(備品名が等しい) & 条件式B(日付が等しい)

Pythonをはじめて日は浅く，知識不足ゆえお手柔らかにご教示お願い致します。

Answer 1

groupby を使いましょう。

df[df['備品名'].values == 'aaa'].gropuby(['日付']).sum().drop('備蓄個数')

とすることで 備品名 の日付ごとの合計がでます。

    消費個数
日付
2021-01-07    15
...

備品名ごとに一気にグループ化したければ

df.gropuby(['備品名', '日付']).sum().drop('備蓄個数')

と複数指定することも出来ます。

Comments

[MM921]

A_kirisakiさん，ご回答ありがとうございます。
groupbyを使用したらグループ化できるのですね，勉強になりました。
ご提案くださったコードを自分用に改編して試してみたところ，以下のようなエラーが出てしまいました・・・

Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/xxxx/PycharmProjects/sample2Project/統計表書き込み.py", line 4, in <module>
print(df[df['備品名'].values == 'aaa'].groupby(['日付']).sum().drop('消費個数'))
File "C:\Users\xxxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4167, in drop
return super().drop(
File "C:\Users\xxxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 3887, in drop
obj = obj._drop_axis(labels, axis, level=level, errors=errors)
File "C:\Users\xxxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 3921, in _drop_axis
new_axis = axis.drop(labels, errors=errors)
File "C:\Users\xxxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5284, in drop
raise KeyError(f"{labels[mask]} not found in axis")
KeyError: "['消費個数'] not found in axis"
ちなみに実行したコードは以下の通りです。
＞import pandas as pd
df = pd.read_excel('出庫履歴の表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df[df['備品名'].values == 'aaa'].groupby(['日付']).sum().drop('消費個数'))

この場合はどのように直したらよいでしょうか。
お時間のある時にお手数をかけますが再度見ていただけると幸いです。

[A_kirisaki]

ああ、drop するなら drop('消費個数', axis=1) 必要でした、申し訳ない。あと消費個数 drop しちゃうと目的のもの消えちゃうので drop するなら備品個数ですかね。もしくは drop しないとか。

[MM921]

返信が遅れてしまい，申し訳ありません。
(なお，諸事情でこの返信を編集しましたがどうかお気になさらないでくださいませ。)
＞drop('備品個数', axis=1)
で試してみたところ，日付別で合計消費個数が表示ができるようになりました！
＞あと消費個数 drop しちゃうと目的のもの消えちゃうので drop するなら備品個数ですかね。

dropについてよくわかっていなかったのでわかりやすいご説明感謝します。
以下は実際に実行したコードです。
import pandas as pd
import openpyxl as px
df = pd.read_excel('出庫履歴の表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
Aall = df[df['備品名'].values == 'aaa'].groupby(['日付']).sum().drop(['備品個数'], axis=1)
print(Aall)

以下は実行画面です。
消費個数
日付
2021-01-07 4
2021-01-08 4
2021-01-12 3
2021-01-13 1

今回貴重なお時間を頂き，ありがとうございました！