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Pythonでsortrowsを使う方法をわかりやすく説明

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pandasのソート：Pythonでデータをソートするためのガイド

Spencer Guyによる記事 0 コメント data-science intermediate

Pandasのソートメソッドを始めよう

Pandasのソートメソッドを学ぶことは、Pythonを使った基本的なデータ分析の始まりや練習になります。最も一般的には、データ分析はスプレッドシート、SQL、またはPandasを使用して行われます。Pandasを使う素晴らしい点の一つは、大量のデータを処理でき、高性能なデータ操作機能を提供できることです。

このチュートリアルでは、DataFrame内のデータを効率的にソートするために.sort_values()と.sort_index()の使い方を学びます。

このチュートリアルの最後までに、次のことを知ることができます:

  • 1つまたは複数の列の値によってpandas DataFrameをソートする方法
  • ソート順序を変更するためのascendingパラメータの使用方法
  • **.sort_index()**を使用してDataFrameをindexでソートする方法
  • 値をソートする際の欠損データの扱い方
  • inplaceをTrueに設定してDataFrameをインプレースでソートする方法

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Pandasソートメソッドの入門

簡単な説明として、 *

データセットの準備

ソート操作を学ぶために、サンプルデータセットを用意しましょう。次のコードを実行して、データセットを作成します。

import pandas as pd


# サンプルデータセット
data = {
  'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
  'Age': [32, 28, 45, 36],
  'Salary': [50000, 35000, 60000, 45000]
}


# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame(data)


# データを表示
print(df)

このコードでは、“Name”、“Age”、“Salary”の3つの列を持つDataFrameを作成しています。データを表示すると次のようになります。

  Name  Age  Salary
0   Tom   32   50000
1  Nick   28   35000
2  John   45   60000
3   Sam   36   45000

このデータセットを使用して、Pandasのソートメソッドを学びましょう。

注意: 実際のデータセットでは、数百万行以上のデータがあることがありますが、このチュートリアルでは理解を容易にするために小さなデータセットを使用しています。

.sort_values()の使い方に慣れる

.sort_values()メソッドを使うと、DataFrameを特定の列の値でソートすることができます。以下の例では、“Salary”列でソートしてみましょう。

# 'Salary'列で昇順にソート
df_sorted = df.sort_values('Salary')


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
3   Sam   36   45000
0   Tom   32   50000
2  John   45   60000

デフォルトでは、.sort_values()メソッドは指定した列の値を昇順にソートします。ソートしたデータは新しいDataFrameオブジェクトdf_sortedに格納されます。

.sort_index()の使い方に慣れる

次に、.sort_index()メソッドを使ってDataFrameをインデックスでソートする方法を見てみましょう。以下のコードを実行してみてください。

# インデックスで昇順にソート
df_sorted_by_index = df.sort_index()


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_by_index)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

   Name  Age  Salary
0   Tom   32   50000
1  Nick   28   35000
2  John   45   60000
3   Sam   36   45000

.sort_index()メソッドを使用すると、DataFrameがデフォルトの昇順（インデックスが小さい順）でソートされます。ソートしたデータは新しいDataFrameオブジェクトdf_sorted_by_indexに格納されます。

シングルカラムでのDataFrameのソート

次に、DataFrameを単一の列でソートする方法を見ていきましょう。ソートには主に.sort_values()メソッドを使用します。

昇順での列のソート

次のコードは、“Age”列を昇順にソートする方法の例です。

# 'Age'列を昇順でソート
df_sorted_age = df.sort_values('Age')


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000

.sort_values()メソッドのデフォルトの挙動は、指定した列の値を昇順にソートすることです。

ソート順序の変更

データをソートするには、昇順（デフォルト）または降順のいずれかを選択することができます。.sort_values()メソッドのascendingパラメータを使用してソート順序を指定します。以下のコードを実行してみましょう。

# 'Age'列を降順でソート
df_sorted_age_desc = df.sort_values('Age', ascending=False)


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age_desc)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
2  John   45   60000
3   Sam   36   45000
0   Tom   32   50000
1  Nick   28   35000

ascending=Falseとすることで、データが降順にソートされます。

ソートする際の順序を変更することで、データを異なる観点で分析することができます。

ソートアルゴリズムの選択

.sort_values()メソッドは、デフォルトでクイックソートアルゴリズムを使用してデータをソートします。ただし、データのサイズが小さい場合や、ソートする列の値がすべて一意である場合は、マージソートアルゴリズムが使用されることもあります。

ソートアルゴリズムを指定するには、.sort_values()メソッドのkindパラメータを使用します。以下のコードを実行してみてください。

# 'Age'列をマージソートでソート
df_sorted_age_merge = df.sort_values('Age', kind='mergesort')


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age_merge)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000

kind='mergesort'とすることで、データがマージソートアルゴリズムを使用してソートされます。

ソートアルゴリズムの選択には、データのサイズや特定の要件に応じて適切なものを選ぶ必要があります。

DataFrameの複数の列でのソート

次に、DataFrameを複数の列でソートする方法を見ていきましょう。.sort_values()メソッドを使用します。

昇順で複数の列をソート

次のコードは、“Age”列を優先し、同じ場合には”Salary”列で昇順にソートする方法の例です。

# 'Age'列で昇順に、同じ場合には'Salary'列で昇順にソート
df_sorted_age_salary = df.sort_values(['Age', 'Salary'])


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age_salary)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000

.sort_values()メソッドに複数の列をリストとして渡すことで、指定した列での昇順ソートを行うことができます。

列のソート順序の変更

DataFrameをソートする際に、複数の列のソート順序を変更することもできます。以下のコードを実行してみましょう。

# 'Age'列で昇順、'Salary'列で降順にソート
df_sorted_age_salary_desc = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age_salary_desc)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000

ソートする際にascendingパラメータにリストを渡すことで、複数の列のソート順序を指定することができます。

複数の列で降順にソート

DataFrameを複数の列で降順にソートするには、ascendingパラメータにFalseを指定します。以下のコードを実行してみましょう。

# 'Age'列で降順、'Salary'列で降順にソート
df_sorted_age_salary_desc = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=False)


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age_salary_desc)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
2  John   45   60000
3   Sam   36   45000
0   Tom   32   50000
1  Nick   28   35000

ascending=Falseとすることで、複数の列のソート順序が降順になります。

異なるソート順序を持つ複数の列でのソート

DataFrameを複数の列でソートする際に、各列に異なるソート順序を指定することもできます。以下のコードを実行してみましょう。

# 'Age'列で昇順、'Salary'列で降順にソート
df_sorted_age_salary_diff_order = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age_salary_diff_order)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000

ascendingパラメータに複数の値をリストとして渡すことで、異なるソート順序を持つ複数の列のソートを行うことができます。

DataFrameのインデックスでのソート

次に、DataFrameをインデックスでソートする方法を見ていきましょう。.sort_index()メソッドを使用します。

インデックスで昇順にソート

Pandasでは、DataFrameのインデックスを昇順または降順にソートすることができます。.sort_index()メソッドを使用します。

以下のコードは、インデックスで昇順にソートする方法の例です。

# インデックスで昇順にソート
df_sorted_index = df.sort_index()


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_index)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

   Name  Age  Salary
0   Tom   32   50000
1  Nick   28   35000
2  John   45   60000
3   Sam   36   45000

.sort_index()メソッドは、デフォルトでインデックスを昇順（小さい順）にソートします。

インデックスで降順にソート

インデックスを降順（大きい順）にソートするには、ascendingパラメータにFalseを指定します。以下のコードを実行してみましょう。

# インデックスで降順にソート
df_sorted_index_desc = df.sort_index(ascending=False)


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_index_desc)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

   Name  Age  Salary
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000

ascending=Falseとすることで、インデックスが降順にソートされます。

上級のインデックスソートの概念を探る

Pandasでは、インデックスソートのさまざまなオプションを利用することができます。ここでは詳細には立ち入りませんが、.sort_index()メソッドの他のパラメータやオプションを調べてみることをお勧めします。Pandasの公式ドキュメントや他のリソースが役立ちます。

DataFrameの列のソート

DataFrameの列をソートするには、.sort_values()メソッドを使用します。以下のコードを参考にしてみてください。

DataFrameの軸での作業

DataFrameの列をソートする際には、軸（axis）を使用します。デフォルトでは、ソート操作はaxis=0で行われます（列ごとにソート）。

以下のコードは、“Name”列を昇順にソートする方法の例です。

# 'Name'列を昇順にソート
df_sorted_name = df.sort_values('Name', axis=0)


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_name)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

   Name  Age  Salary
2  John   45   60000
1  Nick   28   35000
3   Sam   36   45000
0   Tom   32   50000

axis=0を指定することで、列ごとにソートが行われます。

カラムラベルを使用してソート

DataFrameの特定の列をソートするために、カラムラベルを使用することもできます。以下のコードを実行してみましょう。

# 'Age'列を昇順にソート
df_sorted_age = df.sort_values(by='Age', axis=0)


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_age)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

   Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000

by='Age'を指定することで、“Age”列でソートが行われます。

Pandasでソートする際の欠損データの取り扱い

データをソートする際に、欠損データが存在する場合の動作も考慮する必要があります。Pandasでは、.sort_values()メソッドと.sort_index()メソッドの両方で欠損データの取り扱いを指定できます。

.sort_values()メソッドでのna_positionパラメータの理解

.sort_values()メソッドでは、na_positionパラメータを使用して欠損データの扱い方を指定します。デフォルトの動作では、欠損データはソートの末尾に配置されます。以下のコードは、Salary列に欠損データが存在する場合の例です。

# 'Salary'列で昇順にソート
df_sorted_salary = df.sort_values('Salary', na_position='last')


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_salary)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
3   Sam   36   45000
0   Tom   32   50000
2  John   45   60000

デフォルトの設定では、欠損データは最後に配置されます。変更するには、na_position='first'を指定します。

.sort_index()メソッドでのna_positionパラメータの理解

同様に、.sort_index()メソッドでも欠損データの扱い方を指定することができます。以下のコードは、na_positionパラメータを使用してインデックスの欠損データを扱う方法の例です。

# インデックスで昇順にソートし、欠損データを最初に配置
df_sorted_index_with_na = df.sort_index(ascending=True, na_position='first')


# ソート後のデータを表示
print(df_sorted_index_with_na)

上記のコードを実行すると、次のようにデータがソートされます。

   Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
0   Tom   32   50000
3   Sam   36   45000
2  John   45   60000

na_positionパラメータに'first'を指定することで、欠損データがソートの最初に配置されます。

DataFrameを変更するためのソートメソッドの使用

Pandasのソートメソッドは、ソート結果を新しいDataFrameオブジェクトに格納するだけでなく、元のDataFrameを変更することもできます。

.sort_values()をインプレースで使用する

.sort_values()メソッドをインプレースで使用すると、元のDataFrameが変更されます。以下のコードは、.sort_values()メソッドをインプレースで使用して、dfをソートする方法の例です。

# 元のDataFrameを昇順にソート
df.sort_values('Salary', inplace=True)


# ソート後のデータを表示
print(df)

上記のコードを実行すると、元のDataFramedfがソートされた状態で表示されます。

  Name  Age  Salary
1  Nick   28   35000
3   Sam   36   45000
0   Tom   32   50000
2  John   45   60000

inplace=Trueを指定することで、元のDataFrameに対してソートを実行します。

.sort_index()をインプレースで使用する

同様に、.sort_index()メソッドをインプレースで使用することもできます。以下のコードは、インプレースで.sort_index()メソッドを使用してdfをインデックスでソートする方法の例です。

# 元のDataFrameをインデックスで昇順にソート
df.sort_index(ascending=True, inplace=True)


# ソート後のデータを表示
print(df)

上記のコードを実行すると、元のDataFramedfがインデックスでソートされた状態で表示されます。

   Name  Age  Salary
0   Tom   32   50000
1  Nick   28   35000
2  John   45   60000
3   Sam   36   45000

inplace=Trueを指定することで、元のDataFrameに対してソートを実行します。

まとめ

このチュートリアルでは、.sort_values()と.sort_index()を使用して、Pandasを使ってデータを効率的にソートする方法を学びました。以下のポイントをおさらいしましょう。

  • .sort_values()メソッドを使用してDataFrameを特定の列の値でソートできます。
  • ascendingパラメータを使用して、ソートの昇順または降順を指定できます。
  • .sort_index()メソッドを使用してDataFrameをインデックスでソートできます。
  • 欠損データの取り扱い方を.sort_values()と.sort_index()のパラメータを使って指定できます。
  • インプレース（元のDataFrameを変更する）でソートすることもできます。

これらの知識を応用して、Pandasを使ってデータを効果的にソートすることができるようになりました。データ分析やデータ操作の際にソートを使用する際は、このチュートリアルを参考にしてください。

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目次

  • Pandasのソートメソッドのはじめに
    • データセットの準備
    • .sort_values()の使い方に慣れる
    • .sort_index()の使い方に慣れる
  • シングルカラムでのDataFrameのソート
    • 昇順での列のソート
    • ソート順序の変更
    • ソートアルゴリズムの選択
  • DataFrameの複数の列でのソート
    • 昇順で複数の列をソート
    • 列のソート順序の変更
    • 複数の列で降順にソート
    • 異なるソート順序を持つ複数の列でのソート
  • DataFrameのインデックスでのソート
    • インデックスで昇順にソート
    • インデックスで降順にソート
    • 上級のインデックスソートの概念を探る
  • DataFrameの列のソート
    • DataFrameの軸での作業
    • カラムラベルを使用してソート
  • Pandasでソートする際の欠損データの取り扱い
    • .sort_values()メソッドでのna_positionパラメータの理解
    • .sort_index()メソッドでのna_positionパラメータの理解
  • DataFrameを変更するためのソートメソッドの使用
    • .sort_values()をインプレースで使用する
    • .sort_index()をインプレースで使用する
  • まとめ

このチュートリアルでは、.sort_values()と.sort_index()を使用してPandasを使った効果的なデータソートの方法を学びました。これらのメソッドを使用してデータをソートする際には、順序の変更や欠損データの取り扱い方法を確認してください。ソートは、データ分析やデータ操作において非常に重要な操作ですので、実務で利用することができるようになりました。