pandas.pivot_tableで購入金額が多い順にソートをかけたい+集計日を起点に購入日が何ヵ月前か算出したい

前提・実現したいこと

GoogleDriveからCSVを読み込んで、pandasでピボットテーブルを作成し、
①「購入金額」が多い順にソートをかけたい
②集計日を起点に「購入日」が何ヵ月前か算出したい

ピボットテーブル作成まではできたのですが、
上記の①と②の方法をご教示いただきたいです。

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/.csv')
df_pivot = df.pivot_table(index='顧客番号', values = ['購入金額','購入日'], aggfunc = {'購入金額':['sum','count'], '購入日':'max'}, fill_value = 0)
df_pivot.to_excel('/content/drive/MyDrive/.xlsx', sheet_name='*')

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

こういう感じです。
'購入日'のフォーマットが違う場合には修正が必要でしょう。
また、何ヵ月前の基準が示されていないので何日前を入れてあります。30で割るとかして好きなように変更してください。

python
1>>> import datetime
2>>> print(df)
3  顧客番号  購入金額      購入日
40       A1      3000    2021/9/9
51       A2      5000  2021/10/10
62       A3      2000  2021/11/11
73       A1      4000   2021/12/1
8>>> df['購入日'] = pd.to_datetime(df['購入日'])
9>>> df['何日前'] = (datetime.datetime.today() - df['購入日']).dt.days
10>>> df_pivot = df.pivot_table(index='顧客番号', values = ['購入金額','購入日','何日前'], aggfunc = {'購入金額':['sum','count'], '購入日':'max', '何日前':'min'}, fill_value = 0)
11>>>
12>>> df_sort = df_pivot.sort_values(('購入金額','sum'), ascending=False)
13>>> print(df_sort)
14         何日前               購入日 購入金額
15            min                  max    count   sum
16顧客番号
17A1            7  2021-12-01 00:00:00        2  7000
18A2           59  2021-10-10 00:00:00        1  5000
19A3           27  2021-11-11 00:00:00        1  2000