回答編集履歴
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@@ -2,6 +2,11 @@
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商品の種類が増える可能性があるのであればデータは「縦持ち」のほうがよいです。
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横持にしたければ`pivot_table`を使えばよいです。
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追記
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たとえば「商品」ではなく「ハンバーガー」「ジュース」などの大まかな商品グループ毎に集計したくなった場合、横持だと大変です。
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縦持ちなら、集計対象でグルーピングして`pivot_table`するだけですみます。
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```Python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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@@ -27,4 +32,18 @@
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#2020/07/11 0.0 8.0 0.0 10.0 12.0 0.0 30
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#2020/07/12 1.0 0.0 7.0 9.0 0.0 3.0 20
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#All 1.0 8.0 7.0 19.0 12.0 3.0 50
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# 商品グループ毎に同様の集計を行う
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df['商品グループ'] = df['商品'].str.replace('[A-Z]','')
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df2 = pd.pivot_table(df, index='日付', columns='商品グループ', values='個数', margins=True, aggfunc=np.sum)
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df2 = df2.fillna(0)
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print(df2)
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#商品グループ デザート ドリンク バーガー All
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#日付
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#2020/07/11 0.0 8.0 22.0 30
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#2020/07/12 1.0 7.0 12.0 20
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#All 1.0 15.0 34.0 50
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