選択肢1が正解です。 次のような1年間の日毎の売上データがある場合を考えます。 df = pd.DataFrame( np.random.randint(100, 1000, 365), index=pd.date_range('2023-01-01', periods=365), columns=['売上']) ▶︎ 問題文のコードを実行して先頭5行を表示すると、以下の結果になります。 df.groupby(pd.Grouper(freq='W-SAT')).sum().head() ▶︎ groupby関数はデータを「分割→適用→結合」する関数です。日付の場合は、Grouperオブジェクトを引数にすることで周期を指定できます。ここでは「freq='W-SAT'」を指定して日曜〜土曜の周期で「分割」し、それぞれにsum関数を「適用」し、DataFrameとして「結合」しています。 週次の「W」のデフォルトは日曜締めですが、「W-SAT」のように曜日を組み合わせることで、締める曜日を指定できます。上のDataFrameの「2023-01-07」や「2023-01-14」は土曜日です。 周期として指定できる主な引数は以下となります。 ------------------------------- D　日次 W　週次 M　月末ごと Q　四半期末ごと A　年末ごと H　毎時 T　毎分 S　毎秒 ------------------------------- （公式書籍 p.165）