⑤各フレームをくっつける（concat）

⑤各フレームをくっつける（concat）

③金額集計（確定損益・スワップ）groupby/sum
④項目（通貨ペア）の出現回数のカウント groupby/count

③と④で作ったデータ
・df_tuka
・df_count

・df_tuka

         確定損益  (スワップ)
通貨ペア                 
AUD/JPY  3653      -847.0
AUD/USD  1502       -48.0
CAD/JPY  2400         0.0
EUR/JPY  4000         0.0
NZD/JPY  3085      -115.0
NZD/USD  2283       -35.0
USD/JPY  2032      -368.0

・df_count

通貨ペア
AUD/JPY    5
AUD/USD    2
CAD/JPY    3
EUR/JPY    4
NZD/JPY    4
NZD/USD    3
USD/JPY    3
Name: 回数, dtype: int64

③と④で作った二つのデータ
df_tuka、df_countをconcatで一つのデータにまとめます。

         回数  確定損益  (スワップ)
通貨ペア                       
AUD/JPY     5  3653      -847.0
AUD/USD     2  1502       -48.0
CAD/JPY     3  2400         0.0
EUR/JPY     4  4000         0.0
NZD/JPY     4  3085      -115.0
NZD/USD     3  2283       -35.0
USD/JPY     3  2032      -368.0

上記のように一つのデータにするためのコードは、

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

concatとは？

二つ以上のデータを結合するための関数です。

axis=1とは？

結合したいデータを縦方向、横方向にaxisで指定する。

・axis=0（もしくは書かない）で縦方向に結合
・axis=1で横方向に結合

順番に見ていきます。

・df_count
・df_tuka

この二つを結合するために、
pd.concat([df_count, df_tuka])と書きます。

で次に結合方向を指定するためにaxis=1を書き足します。

まずaxis=1を書かない結果として結合されたデータ

pd.concat([df_count, df_tuka])

           0  (スワップ)  確定損益
通貨ペア  
                      
AUD/JPY  5.0     NaN     　　NaN
AUD/USD  2.0     NaN     　　NaN
CAD/JPY  3.0     NaN     　　NaN
EUR/JPY  4.0     NaN     　　NaN
NZD/JPY  4.0     NaN     　　NaN
NZD/USD  3.0     NaN     　　NaN
USD/JPY  3.0     NaN     　　NaN
AUD/JPY  NaN  -847.0  　　3653.0
AUD/USD  NaN   -48.0  　　1502.0
CAD/JPY  NaN     0.0  　　2400.0
EUR/JPY  NaN     0.0  　　4000.0
NZD/JPY  NaN  -115.0  　　3085.0
NZD/USD  NaN   -35.0  　　2283.0
USD/JPY  NaN  -368.0  　　2032.0

axis=1を書かないとと縦方向に結合されます。

次にpd.concat([df_count, df_tuka], axis=1)と
axis=1をつけて実行します。

         回数  確定損益  (スワップ)
通貨ペア                       
AUD/JPY     5  3653      -847.0
AUD/USD     2  1502       -48.0
CAD/JPY     3  2400         0.0
EUR/JPY     4  4000         0.0
NZD/JPY     4  3085      -115.0
NZD/USD     3  2283       -35.0
USD/JPY     3  2032      -368.0

すると上記のように横方向にデータが結合されました。

⑥行(インデックス)に各合計を追加