【Pandas】pandasを活用して、税金の割合毎にデータを分割する方法

Question

こんにちは。
pandasを活用して、税金割合によってデータを分割する方法がわからなかったので、
よろしければご助力お願い致します。

前提・実現したいこと

下記データ(下にもまだデータはありますが、割愛しています)について、
税率8%のものと、10%のものとにデータを分割したいです。

請求品目	請求金額	区分
携帯電話	5000	基本料金
食費(内)	500	生活費
消費税（10%）	550	消費税
食費（外）	200	生活費
消費税（8%）	16	消費税

見方として、
消費税10%に割り当てられている項目は、
携帯電話・食費（内）
消費税8%に割り当てられている項目は、
食費（外）
です。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージはありません。

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.read_excel("請求表.xlsx")

試したこと

考え方として、分割するキーは「請求品目」
の「消費税」をキーとして、
その文字が検知できたところから次の「消費税」の項目までをひとくくりとすることを実現したいのですが、
どのように実現したらいいのかが調べてもわかりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Google Colab

Answer 1

.cumsumによって消費税行が現れるごとにカウントアップする数値を用いることによって、以下のように分けることができます。

import pandas as pd
from io import StringIO
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

s = """請求品目,請求金額,区分
携帯電話,5000,基本料金
食費(内),500,生活費
消費税（10%）,550,消費税
食費（外）,200,生活費
消費税（8%）,16,消費税"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))
print(df)

zei = df['請求品目'].str.startswith('消費税')
grp = zei.cumsum()

#
# 消費税行を含まず分ける場合
#
df1 = df[(zei == False) & (grp == 0)]
df2 = df[(zei == False) & (grp == 1)]

print(df1)
#   請求品目  請求金額      区分
#0  携帯電話      5000  基本料金
#1  食費(内)       500    生活費

print(df2)
#     請求品目  請求金額    区分
#3  食費（外）       200  生活費

#
# 消費税行を含めて分ける場合
#

grp[zei == False] += 1 # 消費税行と同じ番号になるように

df1 = df[grp == 1]
df2 = df[grp == 2]

print(df1)
#        請求品目  請求金額      区分
#0       携帯電話      5000  基本料金
#1       食費(内)       500    生活費
#2  消費税（10%）       550    消費税

print(df2)
#       請求品目  請求金額    区分
#3    食費（外）       200  生活費
#4  消費税（8%）        16  消費税

Comments

[退会済みユーザー]

回答ありがとうございます。

累積和という考え方を適用されたのですね。
この考え方を初めて知ったので、まだ身にはついていませんが、学習し身に着けていきます。
ありがとうございます。

[退会済みユーザー]

grp部分に具体的な数値が記載されているので、
より汎用的に利用できるよう、for文もつけてみました。
ex)
========================
df1 = df[(zei == False) & (grp == 0)]
========================
の部分ですが、
========================
s_bool = df["区分"] == "消費税"

ns = s_bool.sum()

for n in range(ns):
dfx = df[(zei == False) & (grp == n)]
print(dfx)
=========================
としてみました。