[Python 100日チャレンジ] Day 66 - Pandasのgroupbyと集計

groupbyとは

groupby()は、カテゴリごとにデータを分けて集計するための機能です。売上を商品別、月別、地域別に集計するときに使います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "category": ["book", "book", "app", "app"],
    "amount": [1200, 1800, 3000, 2500],
})

summary = df.groupby("category")["amount"].sum()
print(summary)

複数の集計を行う

summary = df.groupby("category")["amount"].agg(["sum", "mean", "count"])

合計、平均、件数をまとめて出せるので、カテゴリ別の傾向をすばやく確認できます。

複数列でグループ化する

summary = df.groupby(["category", "region"])["amount"].sum()

商品カテゴリと地域のように、複数の軸で集計することもできます。

ピボットテーブル

pivot = pd.pivot_table(
    df,
    values="amount",
    index="category",
    aggfunc="sum",
)

ピボットテーブルは、表形式で集計結果を見やすく整理したいときに便利です。

今日のゴール

データ分析では、全体の数字だけでなく、カテゴリ別の違いを見ることが大切です。groupby()とピボットテーブルを使って、比較しやすい集計表を作りましょう。