つくる:統合データセット
このレッスンでできるようになること。concat と merge を続けて掛け、3店舗の明細と商品マスタから分析用の統合データセットを組み立てられるようになります。新しい文法は出てきません。
第5章でやってきたことを1本につなぎます。手順は3段階です。まず店舗ごとに分かれた明細に 店舗 列を足して縦に積み、次に商品マスタを横に結合し、最後に定価まで入った1枚の表として集計できる状態にします。この表が、6章以降のグラフと分析の入力になります。
順番には理由があります。先に積んでから結合するほうが、マスタとの突き合わせが1回で済みます。逆にすると店舗の数だけ結合を書くことになり、片方だけ how を書き忘れるといった食い違いが起きます。同じ処理は1回だけ書く、という原則はデータ処理でも同じです。
Python
all_sales = pd.concat(frames, ignore_index=True)
merged = all_sales.merge(products, on=["商品名", "カテゴリ"], how="left")how="left" を選ぶ理由も確認しておきます。ここでの主語は売上明細です。マスタに載っていない商品名があっても、その売上は実際に立っているのですから、行を消してはいけません。inner にすると総売上が静かに減ります。定価が空になるほうが、行が消えるよりはるかに安全です。
仕上げに、統合できたかどうかを自分で点検します。点検の観点は3つです。1つめは行数で、積んだ明細の合計と一致していること。2つめはマスタとの突き合わせで、定価が付かなかった行が何件あるか。3つめは総売上で、店舗別の合計を足したものと一致していること。この3つが揃えば、統合データセットは信用して使えます。
点検の結果もレポートに残す価値があります。「定価が付かなかった明細が2件あり、いずれも新商品でマスタ登録が間に合っていなかった」と書いてあるだけで、読み手はその表を信用できます。数字そのものより、数字の作り方を示すほうが説得力を持つ場面は多いです。
要件
- 各店舗の表に 店舗 列を足して concat で積む(ignore_index=True)
- 商品マスタは on=["商品名", "カテゴリ"] かつ how="left" で結合し、明細の行を落とさない
- 定価が NaN の行数を unmatched として数える
- by_category は結合後の表から groupby で求める
- 数値はすべて int に直して返す
入出力例
build_dataset({"横浜店":"売上日,商品名,カテゴリ,数量,金額\n2026-01-06,鉄のフライパン,調理器具,1,7800\n2026-01-07,藍染めのふきん,雑貨,3,1800\n","渋谷店":"売上日,商品名,カテゴリ,数量,金額\n2026-01-05,白磁のマグカップ,食器,2,3600\n2026-01-08,木製カッティングボード,調理器具,1,4200\n"}, "商品名,カテゴリ,定価
白磁のマグカップ,食器,1800
木製カッティングボード,調理器具,4200
鉄のフライパン,調理器具,7800
") → {"by_category":{"調理器具":12000,"雑貨":1800,"食器":3600},"rows":4,"total":17400,"unmatched":1}
build_dataset({"大宮店":"売上日,商品名,カテゴリ,数量,金額\n2026-03-01,積み重ね収納ボックス,収納,3,4500\n2026-03-02,布製収納バスケット,収納,2,3000\n"}, "商品名,カテゴリ,定価
積み重ね収納ボックス,収納,1500
布製収納バスケット,収納,1500
") → {"by_category":{"収納":7500},"rows":2,"total":7500,"unmatched":0}