ピボットと集計の応用

上司から、「商品ごと・地域ごとの売上が、一覧で見たい」と頼まれました。基礎編の groupby なら、地域別、商品別と、1つの切り口ずつは出せます。

まず、準備をします。Lesson 23 で学んだ結合で、売上明細に得意先の地域と商品名を付け、金額（数量×単価）の列と、月の列（日付の先頭7文字、2025-04 の形）を作ります。日付を日付として扱う方法は、Lesson 25 で学びます。この準備のコードは、各コード欄が単独で動くように、必要な行を毎回書き直して使います。

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それぞれは出ましたが、「モニターは、東京でいくら売れたのか」は、この2つの表からは分かりません。商品を行に、地域を列に並べた表が必要です。このような表をクロス集計と呼び、Excelでは、ピボットテーブルで作ります。pandas では、pivot_table で作れます。

商品を行に、地域を列に並べて、金額を合計します。

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商品ごと・地域ごとの合計が並び、右端と下端に「合計」の行と列が付きました。右下の 14687500 は、全体の売上合計で、df["金額"].sum() と一致します。

pivot_table は、Excelのピボットテーブルで「行」「列」「値」のボックスに入れる項目を、そのまま文字で書いたものです。

集計方法（aggfunc）には、"sum"（合計）のほか、"count"（件数）、"mean"（平均）、"max"（最大）、"min"（最小）が使えます。Excelのピボットテーブルで、「合計」を「平均」に切り替えるのと同じです。

① 複数の指標を、一度に出す。 得意先ごとに、合計・件数・平均を並べます。agg の中で、列名=("対象の列", "集計方法") と書くと、出てくる列に好きな名前を付けられます。

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round(0) は、平均の小数を丸めて見やすくしました。合計は大きいのに、平均は小さい得意先は、「少額の取引が多い」と読めます。

② 得意先 × 月 のクロス集計。 列に「月」を使うと、月ごとの推移が横に並びます。

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アオイ電機の4月や、スミレ運輸の9月が 0 なのは、その月に取引がなかったからです。fill_value=0 を付けないと、NaN（欠損値）になります。

③ 累計を出す。 月ごとの合計を出し、cumsum() で、それまでの合計を足し上げていきます。

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最後の行の累計 14687500 は、全体の合計と同じです。年度の目標に対して、いくらまで進んだかを見るときに使います。

④ 順位と構成比。 上位の得意先を取り出すには nlargest、順位を付けるには rank、全体に占める割合は「個別 ÷ 全体の合計」で出します。

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構成比の合計は、四捨五入のため、ちょうど 100 にならないことがあります。報告書に載せるときは、「端数処理の関係で、合計が 100 にならない場合があります」と注記します。

お題① 商品名を行に、地域を列にして、数量の合計のクロス集計を作り、「モニター」の「東京」の数量を表示してください。

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import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales_detail.csv")
df = df.merge(pd.read_csv("customers.csv"), on="得意先コード", how="left")
df = df.merge(pd.read_csv("products.csv")[["商品コード", "商品名"]], on="商品コード", how="left")

table = df.pivot_table(index="商品名", columns="地域", values="数量", aggfunc="sum")
print(table.loc["モニター", "東京"])

お題② 得意先ごとの伝票の件数を数え、件数がいちばん多い得意先名を表示してください。（ヒント：idxmax() は、最大の値がある行の名前を返します）

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import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales_detail.csv")
df = df.merge(pd.read_csv("customers.csv"), on="得意先コード", how="left")

counts = df.groupby("得意先名")["伝票番号"].count()
print(counts.idxmax())

お題③ 商品名ごとの金額（数量×単価）の合計から、「モニター」の構成比（%）を、小数第1位まで表示してください。

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import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales_detail.csv")
df = df.merge(pd.read_csv("products.csv")[["商品コード", "商品名"]], on="商品コード", how="left")
df["金額"] = df["数量"] * df["単価"]

total = df.groupby("商品名")["金額"].sum()
print(round(total["モニター"] / total.sum() * 100, 1))