日付型のindexを持つDataFrameの列に、別のDataFrameのユニークな値の列を追加し相関関係を計算

Question

日付をindexとするDataFrameで
フルーツの
当日の販売量(Volume)
翌日の販売量(Volume_Next)
を管理する以下のような形のDataFrameがあったとします。

当日の販売量(fruits_volume)

Date	Fruits	Volume
2019-11-27	Apple	2
2019-11-28	Apple	5
2019-11-27	Orange	1
2019-11-28	Orange	1
2019-11-27	Tomato	3
2019-11-28	Tomato	2

翌日の販売量(fruits_volume_next)

Date	Fruits	Volume_Next
2019-11-27	Apple	5
2019-11-28	Apple	6
2019-11-27	Orange	1
2019-11-28	Orange	2
2019-11-27	Tomato	2
2019-11-28	Tomato	4

りんごの当日の販売量
他の果物の翌日の販売量
の相関関係をPandasのcorr関数で解析するため、以下のようなDataFrameを作成したいのですが、どのように生成すればよいか悩んでおります。
Volumeよりあとの各列には、果物ごとに翌日の販売量が格納された列を挿入したいです。
また、可能な限りfor文は使わず実現したいと思っています。

Date	Volume	Apple	Orange	Tomato
2019-11-27	2	5	1	2
2019-11-28	5	6	2	4

# fruits_volume_nextのFruits列の値がユニークなリストを生成
fruits_unique = fruits_volume_next['Fruits'].unique()

# corr計算用のマトリクス生成用にfruits_volumeのりんごデータをコピー
apple_other_next_matrix = fruits_volume[fruits_volume['Fruits'] == 'Apple']

# （不明点）corr計算用のマトリクスに果物ごとの列を作成し、翌日の販売量を格納
# apple_other_next_matrix[fruits_unique] = ????

# りんごの販売量と翌日の他の果物の相関関係を算出
apple_other_next_corr = apple_other_next_matrix.corr(method='pearson')['Volume']
# 当日のりんごの販売量同士の1の相関　及び　当日のりんごと翌日のりんごの販売量同士の相関を除外
apple_other_next_corr = apple_other_next_corr[((apple_other_next_corr.index != 'Volume') | (apple_other_next_corr.index != 'Apple'))]

• fruits_uniqueのリストの値を列としてapple_other_next_matrixに一挙に追加
• 追加した列にfruits_volume_nextのapple_other_next_matrixとindexが合致するVolume_Nextの値を追加

したいのですがやり方がわからず。。ご助言いただければ幸いです。

Answer 1

pivot_table を使ってみました。

result = (
  fruits_volume
    .pivot_table(index='Date', columns='Fruits', values='Volume')['Apple']
    .to_frame('Volume')
    .join(fruits_volume_next
            .pivot_table(index='Date', columns='Fruits', values='Volume_Next'),
          on='Date')
    .reset_index())

print(result)

#
        Date  Volume  Apple  Orange  Tomato
0 2019-11-27       2      5       1       2
1 2019-11-28       5      6       2       4

Comments

[augie_kz]

やりたいことが実現できました！！　ありがとうございます。