import pandas as pd # ファイル名 file_name = "20251026142556231_入出庫明細.csv" # データの読み込み（日付列を日付型として読み込む） df = pd.read_csv(file_name, parse_dates=['日付']) # 処理対象期間の設定 start_date = pd.to_datetime('2025-10-01') end_date = pd.to_datetime('2025-10-25') # フィルタリング # 1. 入出庫区分が「出庫」 df_out = df[df['入出庫区分'] == '出庫'].copy() # 2. 日付が10/01から10/25の範囲 df_filtered = df_out[(df_out['日付'] >= start_date) & (df_out['日付'] <= end_date)].copy() # '出庫数'列が欠損値の場合は0として扱う df_filtered['出庫数'] = df_filtered['出庫数'].fillna(0) # 集計: 商品コード、商品名、ロケーションごとの出庫数合計 df_grouped = df_filtered.groupby(['商品コード', '商品名', 'ロケーション'], dropna=False)['出庫数'].sum().reset_index() # 列名の変更 df_grouped.rename(columns={'出庫数': '合計出荷数'}, inplace=True) # 出荷数が多い順にソート (全件を対象) df_sorted = df_grouped.sort_values(by='合計出荷数', ascending=False) # 必要な列の選択 df_result = df_sorted[['商品コード', '商品名', 'ロケーション', '合計出荷数']] # 結果をExcelファイルに出力 output_file = "出荷量順_全商品集計_1001_1025.xlsx" df_result.to_excel(output_file, index=False, sheet_name='全商品') print(f"処理が完了しました。結果は '{output_file}' に保存されました。")