У меня есть pandas столбец данных с датой и временем (TransactionDate), столбец CustomerID и столбец Sales. Я хочу пересчитать данные Daily для суммирования продаж ежедневно, но для каждого CustomerID отдельно. Я попробовал два разных способа сделать это, но оба не дают желаемых результатов. Когда я пытаюсь это сделать, устанавливая только столбец TransactionDate в качестве индекса, сумма Sales складывается, но столбец CustomerID - тоже, и я теряю информацию о том, какой CustomerID генерирует объем продаж. Когда я пытаюсь сделать это, указав в качестве индекса столбец TransactionDate и столбец CustomerID, я получаю сообщение об ошибке
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'MultiIndex'
. Как это сделать, чтобы получить данные о ежедневных продажах по CustomerID?
Код с полными данными ниже:
import pandas as pd
import numpy as np
import random
random.seed(30)
np.random.seed(30)
InvoiceNo = range(10000,10500)
print('len(InvoiceNo)',len(InvoiceNo))
start_date,end_date = '1/1/2015','12/31/2019'
date_rng = pd.date_range(start= start_date, periods=len(InvoiceNo), freq='3H')
length_of_field = date_rng.shape[0]
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['TransactionDate'])
df['InvoiceNo']=InvoiceNo
df['Quantity'] = np.random.randint(18,100,size=(len(date_rng)))
Items = ('ItemA','ItemB','ItemC','ItemD')
group_1 = np.random.choice(Items, len(InvoiceNo), p = [0.3, 0.5, 0.15, 0.05])
Price = (10.0,20,30,40)
dict_item_price = dict(zip(Items,Price))
PriceList = [dict_item_price[i] for i in group_1]
CustomerID = (18750,18751,18752,18753,18754,18756,18757)
group_2 = np.random.choice(CustomerID, len(InvoiceNo), p = [0.10, 0.25, 0.15, 0.05,0.35,0.05,0.05])
df['ItemCode'] = group_1
df['Price'] = PriceList
df['CustomerID'] = group_2
df['CustomerID'].astype(str)
df['Sales']=df['Price']*df['Quantity']
print('\ndf:')
print(df)
print(df.dtypes)
df1 = df[['CustomerID','Sales','TransactionDate']].copy().set_index(['TransactionDate'])
print('\n df1 :')
print(df1)
total_sales = df['Sales'].sum()
print('\ntotal sales :',total_sales)
daily_sales = df1.resample('D').sum()
print('\n daily_sales :')
print(daily_sales)