PandasでPayPayデータ処理。groupbyを学ぶ

Qiita初投稿。

PayPay販売側です。

レジに連動していないPayPayスキャン支払は不安です。レジは打ったけど、PayPay支払いの手続きが終わっていない、PayPay支払い手続きは済んだけど、レジ通っていないとか。

日々レジとPayPayの取扱額が合致していることを確認するのに、Jupyter-notebookでPayPayから取得した取引データを処理しましょう。

まずはpandasのインポート

import pandas as pd

PayPayデータを見てみましょう。
parse_datesで選択したcolumnをdatetime型で読み込めます。

df = pd.read_csv("データ名.csv",encoding='cp932',header=0,parse_dates=['取引日時'])
df.head()

PayPayの取引データはこのようなもの。csvでダウンロードできます。

日毎に取引金額を集計しましょう。
取引日時カラムには時間、分、秒まで入っています。Series.dt.dateで日時までのデータにしましょう。

df.groupby(df['取引日時'].dt.date).agg({'取引日時':'count','取引金額':'sum'})

このように集計できます。

これで毎日レジと照合できますね。