回答編集履歴
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処理方法を追加
test
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@@ -1,3 +1,7 @@
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**【方法1】**
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[DataFrame.swaplevel()](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.swaplevel.html)でマルチインデックスの順番を変更し、[DataFrame.sort_index()](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html)で行を適切な順番に並び替えます。
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@@ -49,3 +53,69 @@
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| | 山田 | 5500 |
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| | 田中 | 1000 |
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追記：
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**【方法2】**
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[pd.Grouper()](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Grouper.html)を用いると、インデックスと通常の列の組み合わせでグルーピング処理を行うことができます。
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⇒[pandas公式の解説](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html#grouping-dataframe-with-index-levels-and-columns)
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```python
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import pandas as pd
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# 質問文のコード
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data = {'日付': ['2020/01/01','2020/01/01','2020/01/03','2020/01/03','2020/01/03','2020/02/06','2020/02/06','2020/02/08','2020/02/10','2020/02/10'],
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+
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'名前': ['山田' , '田中' , '山田' , '田中' , '佐藤' , '山田' , '田中' , '山田' , '山田' , '佐藤' ],
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+
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89
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'金額': [1000,500,300,2000,1500,500,1000,3000,2000,4000]}
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+
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+
df = pd.DataFrame(data)
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+
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df['日付'] = pd.to_datetime(df['日付'],format='%Y/%m/%d')
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df = df.set_index('日付')
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# 処理ここから
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df.groupby([pd.Grouper(freq='M'), '名前']).sum()
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```
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| 日付 | 名前 | 金額 |
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|:-----------|:-------|-------:|
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| 2020-01-31 | 佐藤 | 1500 |
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| | 山田 | 1300 |
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| | 田中 | 2500 |
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+
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| 2020-02-29 | 佐藤 | 4000 |
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+
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| | 山田 | 5500 |
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| | 田中 | 1000 |
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