#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# <h1>Table of Contents<span class="tocSkip"></span></h1>
# <div class="toc" style="margin-top: 1em;"><ul class="toc-item"><li><span><a href="#GroupBy-オブジェクトに-pipe-メソッドが追加された（v0.23より）" data-toc-modified-id="GroupBy-オブジェクトに-pipe-メソッドが追加された（v0.23より）-1"><span class="toc-item-num">1&nbsp;&nbsp;</span>GroupBy オブジェクトに pipe メソッドが追加された（v0.23より）</a></span></li><li><span><a href="#各グループの要素数をカウントするときは、count-ではなく-size-を使う" data-toc-modified-id="各グループの要素数をカウントするときは、count-ではなく-size-を使う-2"><span class="toc-item-num">2&nbsp;&nbsp;</span>各グループの要素数をカウントするときは、<code>count</code> ではなく <code>size</code> を使う</a></span></li><li><span><a href="#ひとつの-assign-内部で前に（定義｜更新）したカラムを参照できるようになった（v0.23より）" data-toc-modified-id="ひとつの-assign-内部で前に（定義｜更新）したカラムを参照できるようになった（v0.23より）-3"><span class="toc-item-num">3&nbsp;&nbsp;</span>ひとつの <code>assign</code> 内部で前に（定義｜更新）したカラムを参照できるようになった（v0.23より）</a></span></li><li><span><a href="#DataFrame.eval" data-toc-modified-id="DataFrame.eval-4"><span class="toc-item-num">4&nbsp;&nbsp;</span>DataFrame.eval</a></span></li></ul></div>

# In[1]:


import pandas as pd
import numpy as np

n = 1000
df = pd.DataFrame({'Store': np.random.choice(['Store_1', 'Store_2'], n),
                   'Product': np.random.choice(['Product_1', 'Product_2', 'Product_3'], n),
                   'Revenue': (np.random.random(n)*50+10).round(2),
                   'Quantity': np.random.randint(1, 10, size=n)})


# # GroupBy オブジェクトに pipe メソッドが追加された（v0.23より）
# 
# c.f. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.0/whatsnew.html#groupby-objects-now-have-a-pipe-method
# 
# これまでだと↓のような感じで書く必要があったのが、（もしかするともっと良い書き方があるかも…？）

# In[2]:


(
    df
    .groupby(['Store', 'Product'])    
    .sum()
    .assign(rpq = lambda d: d.Revenue / d.Quantity)
    .rpq
    .unstack()
    .round(2)
)


# ↓だけでよくなった

# In[3]:


(
    df
    .groupby(['Store', 'Product'])
    .pipe(lambda grp: grp.Revenue.sum() / grp.Quantity.sum())
    .unstack()
    .round(2)
)


# # 各グループの要素数をカウントするときは、`count` ではなく `size` を使う
# 
# 見逃しててずっと `count` で頑張っていたが、

# In[4]:


df.groupby(['Store', 'Product']).Product.count()


# ↓ こう書けば良い

# In[5]:


df.groupby(['Store', 'Product']).size()


# # ひとつの `assign` 内部で前に（定義｜更新）したカラムを参照できるようになった（v0.23より）
# 
# c.f. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.0/whatsnew.html#assign-accepts-dependent-arguments

# In[6]:


(
    df
    .assign(
        rpq = lambda d: d.Revenue / d.Quantity,
        rpq_squared = lambda d: d.rpq ** 2
    )
    .head()
)


# # DataFrame.eval
# 
# assign と同じことを inplace でやりたいなら `eval` で似たようなことができる
# 
# c.f. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.eval.html

# In[7]:


df2 = df
df2.eval('rpq = Revenue / Quantity', inplace = True)
df2.eval('rpq_squared = rpq * rpq', inplace = True)
df2.head()


# In[ ]: