【Python】集計に便利なピボットテーブルを紹介！

Pythonで、よく使う外部ライブラリの「pandas」にピボットテーブルという便利な機能があります。集計の際に使うと便利だな～と思い、今回は、簡単に使い方を紹介したいと思います！！

集計したい内容
各担当者がどのお弁当を何個売ったか、
そしてそれに伴うお渡し品（マヨネーズ、ソース、しょうゆ）のお渡し数を集計します。

今回は、以下のデータを基に集計を行います。

1. データの準備

まず、提供されたデータを整理して、Pythonのデータフレームに変換します。

import pandas as pd

# データをリスト形式で整理
data = {
    '日付': [
        '2024-08-01', '2024-08-01', '2024-08-01', 
        '2024-08-01', '2024-08-01', '2024-08-01', 
        '2024-08-02', '2024-08-02', '2024-08-02', 
        '2024-08-02', '2024-08-02', '2024-08-02', 
        '2024-08-03', '2024-08-03', '2024-08-03', 
        '2024-08-03', '2024-08-03', '2024-08-03'
    ],
    '担当': [
        '担当A', '担当A', '担当B', 
        '担当B', '担当C', '担当C', 
        '担当A', '担当A', '担当B', 
        '担当B', '担当C', '担当C', 
        '担当A', '担当A', '担当B', 
        '担当B', '担当C', '担当C'
    ],
    '弁当': [
        'からあげ弁当', '幕の内弁当', 'とんかつ弁当', 
        '幕の内弁当', 'とんかつ弁当', '幕の内弁当', 
        'とんかつ弁当', '幕の内弁当', 'からあげ弁当', 
        'とんかつ弁当', 'からあげ弁当', 'とんかつ弁当', 
        'からあげ弁当', 'とんかつ弁当', 'とんかつ弁当', 
        '幕の内弁当', 'からあげ弁当', 'とんかつ弁当'
    ]
}

# データフレームに変換
df = pd.DataFrame(data)

# お渡し品の対応を追加
df['お渡し品'] = df['弁当'].map({
    'からあげ弁当': 'マヨネーズ', 
    'とんかつ弁当': 'ソース', 
    '幕の内弁当': 'しょうゆ'
})

print(df)

2. 担当者ごとの弁当販売数の集計

次に、担当者ごとに各弁当の販売数を集計します。

# 担当者ごとの弁当販売数を集計
pivot_bento_sales = df.pivot_table(
    index='担当', 
    columns='弁当', 
    aggfunc='size',
    fill_value=0
)

print(pivot_bento_sales)

3. 担当者ごとのお渡し品の集計

同様に、担当者ごとのお渡し品の集計も行います。

# 担当者ごとのお渡し品の集計
pivot_watashi_sales = df.pivot_table(
    index='担当',
    columns='お渡し品',
    aggfunc='size',
    fill_value=0
)

print(pivot_watashi_sales)

4. 結果の出力

上記を実行すると、以下のような結果が出力されます。

◆各担当者ごとの弁当販売数の集計結果

◆各担当者ごとのお渡し品の集計結果

このようにまとめて集計を行うのにピボットテーブルはとても便利です！