pandasでデータ編集（売上集計）

pandasでデータ編集コード（売上集計）

CSV画像

集計excel画像

やりたいこと・・・１週間のFXの損益をまとめる

パイソンを実行することで、
上記添付のCSV画像から集計excel画像のようにしたい

コード記載の手順としては

完成したコード

import pandas as pd

#読み込み
#df = pd.read_csv(r'C:\Users\usita\Dropbox\My PC (DESKTOP-DBQ1KH6)\Desktop\成立履歴_20210612092735.csv',encoding='shift jis')
df = pd.read_csv('C:\\Users\\usita\\Dropbox\\My PC (DESKTOP-DBQ1KH6)\\Desktop\\成立履歴_20210612092735.csv',encoding='shift jis')

#エスケープシーケンス

print(df)

#dfの項目を表示
print(df.columns.values)

#必要項目のみを表示する。
df = df[['通貨ペア','確定損益','(スワップ)']]

#a["名前"].dtype 　集計の計算の為の準備　データ型を調べる
print(df.dtypes)

#+1,000を1000に置き換える
if df['確定損益'].dtype == object:
    df['確定損益'] = df['確定損益'].str.replace('+', '')
    df['確定損益'] = df['確定損益'].str.replace(',', '')

df = df.astype({'確定損益': int})

#通貨ペアごとの損益/(スワップ)集計

df_tuka = df.groupby('通貨ペア').sum()[['確定損益','(スワップ)']]

#通貨ペアごとの回数集計のためのrename

df_rename = df.rename(columns={'確定損益':'回数'})

#通貨ペアごとの回数集計

df_count = df_rename.groupby('通貨ペア').count()['回数']

#concat

df_concat = pd.concat([df_count, df_tuka], axis=1)
#print(df_concat)

#columnns列合計 追加　/Total = df['1'].sum() /df.loc['FIVE'] = ['A5', 'B5', 'C5']　回数  確定損益  (スワップ)

kaisu_t = df_concat['回数'].sum()
kakutei_t = df_concat['確定損益'].sum()
swap_t = df_concat['(スワップ)'].sum()

df_concat.loc['合計'] = [kaisu_t, kakutei_t, swap_t]

#excel書き出し

df_concat.to_excel(r'C:\Users\usita\Dropbox\My PC (DESKTOP-DBQ1KH6)\Desktop\集計.xlsx')

これを順番説明してきます。

まずはpandasでのCSVファイルの読み込みです。

①csvからpandasでの読込