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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

Q&A

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CSVファイルを期間別で読み込んで複数のファイルに対してピボットテーブルの作成をしたい

kitaru

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/12/21 06:18

#前提・実現したいこと
CSVファイルを期間別で読み込んで複数のファイルに対してピボットテーブルの作成をしたい

イメージとしては、3ヶ月ごとに抽出したく、期間指定で定数を入れてしまうと該当する期間によって
毎回コードを修正しないといけないのは避けたいです。

ご教示いただけますと幸いです。

#該当のソースコード
import pandas as pd
import glob
import datetime

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/rawdata.csv')
df['購入日'] = pd.to_datetime(df['購入日'])

df['Recency'] = (datetime.datetime.today() - df['購入日']).dt.days / 30
df['Recency'] = round(df['Recency']).astype(int)

df_pivot = df.pivot_table(index='顧客番号', values = ['購入金額','購入日','Recency'], aggfunc = {'購入金額':['sum','count'], '購入日':['max','min'], 'Recency':'min'}, fill_value = 0)

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