Pandasでのデータソート完全ガイド

Pandasのソートの基本

Pandasでは、sort_values()関数を使用してデータをソートすることができます。この関数は、指定した列の値に基づいてデータフレームをソートします。

以下に基本的な使用方法を示します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, 1, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, 3, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, 4, 2, 3],
})

# 'A'列でソート
df_sorted = df.sort_values(by='A')

print(df_sorted)

このコードは、’A’列の値に基づいてデータフレームをソートします。デフォルトでは昇順（小さい値から大きい値）でソートされます。

次に、降順でソートする方法を見てみましょう。

# 'A'列で降順にソート
df_sorted_desc = df.sort_values(by='A', ascending=False)

print(df_sorted_desc)

ascending=Falseを指定することで、降順（大きい値から小さい値）でソートすることができます。

以上が、Pandasでのデータソートの基本的な方法です。次のセクションでは、より詳細なソートのオプションについて説明します。

ソート列の指定｜by

Pandasのsort_values()関数では、byパラメータを使用してソートする列を指定します。byには列名の文字列または列名のリストを指定します。

以下に、単一の列と複数の列を指定してソートする例を示します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, 1, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, 3, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, 4, 2, 3],
})

# 'A'列でソート
df_sorted_A = df.sort_values(by='A')
print(df_sorted_A)

# 'A'と'B'の列でソート
df_sorted_AB = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(df_sorted_AB)

この例では、最初に’A’列でソートし、次に’A’列と’B’列の両方でソートしています。複数の列を指定した場合、指定した順番にソートが行われます。つまり、最初に’A’列がソートされ、その後で’A’列の値が同じ行については’B’列の値でソートされます。

以上が、Pandasでソート列を指定する方法です。次のセクションでは、昇順と降順のソートについて説明します。

昇順・降順｜ascending

Pandasのsort_values()関数では、ascendingパラメータを使用してソートの順序（昇順または降順）を指定します。ascendingにはブール値（TrueまたはFalse）を指定します。

以下に、昇順と降順でソートする例を示します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, 1, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, 3, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, 4, 2, 3],
})

# 'A'列で昇順にソート
df_sorted_A_asc = df.sort_values(by='A', ascending=True)
print(df_sorted_A_asc)

# 'A'列で降順にソート
df_sorted_A_desc = df.sort_values(by='A', ascending=False)
print(df_sorted_A_desc)

この例では、最初に’A’列で昇順にソートし、次に’A’列で降順にソートしています。ascending=Trueを指定すると昇順（小さい値から大きい値）でソートされ、ascending=Falseを指定すると降順（大きい値から小さい値）でソートされます。

以上が、Pandasで昇順と降順のソートを行う方法です。次のセクションでは、欠損値の配置について説明します。

欠損値の配置｜na_position

Pandasのsort_values()関数では、na_positionパラメータを使用して欠損値（NaN）の位置を指定します。na_positionには'last'または'first'を指定します。

以下に、欠損値を最後と最初に配置する例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, np.nan, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, np.nan, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, np.nan, 2, 3],
})

# 'A'列でソートし、欠損値を最後に配置
df_sorted_A_na_last = df.sort_values(by='A', na_position='last')
print(df_sorted_A_na_last)

# 'A'列でソートし、欠損値を最初に配置
df_sorted_A_na_first = df.sort_values(by='A', na_position='first')
print(df_sorted_A_na_first)

この例では、最初に’A’列でソートし、欠損値を最後に配置しています。次に、同じ’A’列でソートし、欠損値を最初に配置しています。na_position='last'を指定すると、欠損値が最後に配置され、na_position='first'を指定すると、欠損値が最初に配置されます。

以上が、Pandasで欠損値の配置を指定する方法です。次のセクションでは、行方向にソートする方法について説明します。

行方向にソート｜axis

Pandasのsort_values()関数では、axisパラメータを使用してソートの方向（列方向または行方向）を指定します。axisには0または1を指定します。

以下に、列方向と行方向でソートする例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, np.nan, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, np.nan, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, np.nan, 2, 3],
})

# 列方向にソート
df_sorted_col = df.sort_values(by='A', axis=0)
print(df_sorted_col)

# 行方向にソート
df_sorted_row = df.sort_values(by='A', axis=1)
print(df_sorted_row)

この例では、最初に列方向（axis=0）でソートし、次に行方向（axis=1）でソートしています。ただし、行方向でソートする場合、すべての列が同じデータ型である必要があります。異なるデータ型が混在している場合、エラーが発生します。

以上が、Pandasで行方向にソートする方法です。次のセクションでは、DataFrameを上書きする方法について説明します。

DataFrameを上書き｜inplace

Pandasのsort_values()関数では、inplaceパラメータを使用してソート結果を元のDataFrameに直接反映（上書き）することができます。inplaceにはブール値（TrueまたはFalse）を指定します。

以下に、inplaceパラメータを使用してDataFrameを上書きする例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, np.nan, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, np.nan, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, np.nan, 2, 3],
})

# 'A'列でソートし、結果を元のDataFrameに反映
df.sort_values(by='A', inplace=True)
print(df)

この例では、’A’列でソートし、その結果を元のDataFrameに直接反映しています。inplace=Trueを指定すると、ソート結果が元のDataFrameに反映され、新たなDataFrameが返されません。

以上が、PandasでDataFrameを上書きする方法です。次のセクションでは、複数データでソートする方法について説明します。

複数データでソート

Pandasのsort_values()関数では、複数の列を指定してデータをソートすることができます。これは、一つの列だけではなく、複数の列の値に基づいてデータをソートしたい場合に便利です。

以下に、複数の列を指定してソートする例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, np.nan, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, np.nan, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, np.nan, 2, 3],
})

# 'A'と'B'の列でソート
df_sorted_AB = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(df_sorted_AB)

この例では、’A’列と’B’列の両方でソートしています。byパラメータに列名のリストを指定することで、その順番に従ってソートが行われます。つまり、最初に’A’列がソートされ、その後で’A’列の値が同じ行については’B’列の値でソートされます。

以上が、Pandasで複数データでソートする方法です。次のセクションでは、複数列でソートする方法について説明します。

複数列でソート｜by= []

Pandasのsort_values()関数では、byパラメータにリストを指定することで複数の列でソートすることができます。これは、一つの列だけではなく、複数の列の値に基づいてデータをソートしたい場合に便利です。

以下に、複数の列を指定してソートする例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, np.nan, 2, 3, 3, 5],
    'B': [1, 2, np.nan, 5, 4, 2],
    'C': [5, 8, 9, np.nan, 2, 3],
})

# 'A'と'B'の列でソート
df_sorted_AB = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(df_sorted_AB)

この例では、’A’列と’B’列の両方でソートしています。byパラメータに列名のリストを指定することで、その順番に従ってソートが行われます。つまり、最初に’A’列がソートされ、その後で’A’列の値が同じ行については’B’列の値でソートされます。

以上が、Pandasで複数列でソートする方法です。次のセクションでは、指定した順番にソートする方法について説明します。

指定した順番にソート｜key

Pandasのsort_values()関数では、keyパラメータを使用してソートの順序をカスタマイズすることができます。keyには、ソートの順序を決定する関数を指定します。

以下に、指定した順番にソートする例を示します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': ['cat', 'Dog', 'Chimp', 'ape', 'elephant'],
    'B': [3, 2, 5, 1, 4],
})

# 'A'列を小文字に変換してからソート
df_sorted_A = df.sort_values(by='A', key=lambda col: col.str.lower())
print(df_sorted_A)

この例では、’A’列の値を小文字に変換してからソートしています。keyパラメータには、各列の値を小文字に変換するラムダ関数を指定しています。このように、keyパラメータを使用すると、ソートの順序を柔軟にカスタマイズすることができます。

以上が、Pandasで指定した順番にソートする方法です。次のセクションでは、さらに詳細なソートのオプションについて説明します。