【Python実践データ分析100本ノック】ノック6-10

#join_dataのprice 列の合計とtransactionのprice列の合計が同じことを確認しています。
#.sum()は、組み込み関数とよばれる、いつでも利用できる関数の1つで、総和を返します。
join_data["price"].sum() == transaction["price"].sum()

#isnull()は、指定した要素ごとに欠損値かどうかを判定し、True/Falseで結果を返します。
#欠損値があればTrue、欠損値がなければFalseと示してくれます。
#今回は、組み込み関数のsum()を用いているので、欠損値を示すTrueの総和を表示しています。
join_data.isnull().sum()
#describeメソッドは各列ごとに平均値、標準偏差、最大値、最小値、最頻値といった統計量を一覧表示できます。
join_data.describe()

#dtypesで、対象のデータ（今回は、join_data）のデータ型を確認しています。
join_data.dtypes

#to_datetimeで、payment_dateを日時を表す文字列datetime(日付と時刻)に変換できます。
#payment_dateは年-月-日-時刻という形式になっています。
join_data["payment_date"] = pd.to_datetime(join_data["payment_date"])
#strftime関数は引数に指定した書式文字列の形式でdatetimeを表示できます。%Y：西暦年を表示。%m:月を表示。
#そして、payment_monthという新たな列に形式を変えた後のpayment_dateを格納しています。
join_data["payment_month"] = join_data["payment_date"].dt.strftime("%Y%m")
join_data[["payment_date", "payment_month"]].head()

#groupbyは、対象のデータ（今回はjoin_data）を引数で指定した（今回はpayment_month）データごとに集計方法を指定（今回はsumつまり総和）して表示できます。
#sum()の横の[]でjoin_dataのprice列のみを表示させています。
join_data.groupby("payment_month").sum()["price"]

#ノック8と同様にpayment_monthとitem_nameごと（月別と商品別）にprice（売上）とquantity（数量）の総和を集計します。
join_data.groupby(["payment_month","item_name"]).sum()[["price", "quantity"]]

#pandasのpivot_tableメソッドを用いてデータ集計を行います。
#index=:行の指定ができ、結果の行見出しになります。
#columns=列の指定ができ、結果の列見出しになります、
#values=:集計する列を指定ができます。
#aggfunc=:集計方法の指定ができます(指定しない場合は自動的に平均値となります)。
pd.pivot_table(join_data, index='item_name', columns='payment_month', values=['price', 'quantity'], aggfunc='sum')

#ノック9と同様にpayment_monthを行に指定（月別）し、列にitem_name（商品名）を列に、priceの総和を集計します。
graph_data = pd.pivot_table(join_data, index='payment_month', columns='item_name', values='price', aggfunc='sum')
graph_data.head()

#matplotlibを読み込みます。
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#plt.plotで折れ線グラフを指定、繰り返し記述することで1つのグラフ内に複数の折れ線をプロットします。
#plot(x,y)の形式でx軸とy軸にデータを指定できます。
#今回は、上のコードで作成したgraph_dataリストのindex(payment_month)をx軸に指定します。
#商品ごとの売上を表示したいので、graph_dataの商品名の列を指定することでそれぞれの商品のpriceをy軸にしています。
#label=''でラベル名を設定できます。
plt.plot(list(graph_data.index), graph_data["PC-A"], label='PC-A')
plt.plot(list(graph_data.index), graph_data["PC-B"], label='PC-B')
plt.plot(list(graph_data.index), graph_data["PC-C"], label='PC-C')
plt.plot(list(graph_data.index), graph_data["PC-D"], label='PC-D')
plt.plot(list(graph_data.index), graph_data["PC-E"], label='PC-E')
#plt.legend()で凡例を表示させます。
plt.legend()