aggで一気に

このレッスンでできるようになること。agg を使って、合計と平均と件数を1回の集計でまとめて出せるようになります。

ここまでは1つの集計につき1回 groupby を書いていました。合計も平均も件数も欲しいなら3回書くことになります。同じデータを3周するので無駄ですし、あとで軸を変えたくなったとき3か所を直すことになります。agg は、束ねたあとに掛けたい関数をまとめて指定する道具です。

こう書くと、行が店舗、列が sum と mean と count の表が1回で得られます。関数名は文字列で並べます。列に名前を付けたいときは辞書やキーワード引数を使う書き方もありますが、まずはこの文字列のリストの形を確実に使えるようにします。

agg が返すのは DataFrame です。Series ではありません。1つの列に対して複数の関数を掛けた結果なので、縦にグループ、横に統計量が並びます。値を取り出すときは result.loc["渋谷店", "sum"] のように行と列を指定します。

ここでも型に注意が必要です。sum と count は int64、mean は float64 になります。辞書にして返すときは、それぞれ int() と round(float(...), 1) に直します。1つの表から取り出した値でも列ごとに型が違うことは、pandas を使ううえで何度も出会う場面です。

合計と平均と件数を同時に見ると、店舗の性格が読めます。合計が同じでも、件数が多くて平均が低い店は「たくさん売れているが単価が低い」、逆なら「客数は少ないが高額品が動いている」と判断できます。打ち手はまったく変わります。数字を並べるだけでなく、この読み分けまで持っていくのが7章の準備になります。

1. groupby("店舗")["金額"].agg(["sum", "mean", "count"]) の形で1回にまとめる
2. sum と count は int()、mean は round(float(...), 1) にする
3. 同じ集計を3回書かない
4. 戻り値は店舗名をキーとする入れ子の辞書にする