计算并汇总ID和购买日期，同时创建第三列，反映每天购买的金额和客户

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首先，我们需要明确一些概念和分类：

1. ID：ID是一个唯一标识符，用于区分不同的购买记录或客户。在数据库中，ID通常是一个自增的整数，用于快速索引和查询数据。
2. 购买日期：购买日期是指客户购买产品或服务的日期。通常以年-月-日的格式表示，例如2022-01-01。
3. 购买金额：购买金额是指客户在某一天购买产品或服务时支付的金额。金额可以是任意货币单位，如人民币（CNY）或美元（USD）。
4. 客户：客户是指购买产品或服务的个人或组织。客户可以有不同的属性，如姓名、联系方式、地址等。

接下来，我们可以通过编程来计算并汇总ID和购买日期，并创建第三列反映每天购买的金额和客户。以下是一个示例代码（使用Python语言）：

import pandas as pd

# 假设我们有一个包含购买记录的数据表，名为data
data = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
                     '购买日期': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                     '购买金额': [100, 200, 150, 300, 250],
                     '客户': ['张三', '李四', '王五', '张三', '赵六']})

# 将购买日期转换为日期类型
data['购买日期'] = pd.to_datetime(data['购买日期'])

# 按照购买日期进行分组，并计算每天的购买金额总和
daily_sales = data.groupby('购买日期')['购买金额'].sum()

# 创建第三列，反映每天购买的金额和客户
data['每天购买金额'] = data['购买日期'].map(daily_sales)
data['每天客户'] = data['购买日期'].map(data.groupby('购买日期')['客户'].apply(list))

# 打印结果
print(data)

运行以上代码，将会输出以下结果：

   ID       购买日期  购买金额  客户  每天购买金额       每天客户
0   1 2022-01-01    100  张三      300  [张三, 李四]
1   2 2022-01-01    200  李四      300  [张三, 李四]
2   3 2022-01-02    150  王五      450  [王五, 张三]
3   4 2022-01-02    300  张三      450  [王五, 张三]
4   5 2022-01-03    250  赵六      250      [赵六]

在这个示例中，我们使用了Pandas库来处理数据。首先，我们将购买日期转换为日期类型，然后按照购买日期进行分组，并计算每天的购买金额总和。接着，我们创建了两个新的列，分别是每天购买金额和每天客户。每天购买金额列通过映射每个购买记录的购买日期对应的购买金额总和，每天客户列通过映射每个购买记录的购买日期对应的客户列表。

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