Pandas ソート

Pandasのソート方法は2種類あります：

タグでソート 実際の値でソート

以下の例を参照してください。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　mns=['col2','col1'])
　print(unsorted_df)

実行結果：

　　　　col2　　　　　　　col1
1　　-2.063177　　　0.537527
4　　　0.142932　　-0.684884
6　　　0.012667　　-0.389340
2　　-0.548797　　　1.848743
3　　-1.044160　　　0.837381
5　　　0.385605　　　1.300185
9　　　1.031425　　-1.002967
8　　-0.407374　　-0.435142
0　　　2.237453　　-1.067139
7　　-1.445831　　-1.701035

unsorted_dfでは、タグと値がソートされていません。ソート方法を見てみましょう。

タグでソート

sort_index()メソッドを使用して、軸パラメータとソート順序を渡すことで、DataFrameをソートできます。デフォルトでは、行タグを昇順にソートします。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　　　　mns　=　['col2','col1'])
　sorted_df=unsorted_df.sort_index()
　print(sorted_df)

実行結果：

　　　　　col2　　　　　　　　col1
9　　　　0.825697　　　　0.374463
8　　　-1.699509　　　　0.510373
7　　　-0.581378　　　　0.622958
6　　　-0.202951　　　　0.954300
5　　　-1.289321　　　-1.551250
4　　　　1.302561　　　　0.851385
3　　　-0.157915　　　-0.388659
2　　　-1.222295　　　　0.166609
1　　　　0.584890　　　-0.291048
0　　　　0.668444　　　-0.061294

ソートの順序

昇順パラメータにブール値を渡すことで、ソートの順序を制御できます。以下の例を参照して、同じ状況を理解してください。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　　　　mns　=　['col2','col1'])
　sorted_df　=　unsorted_df.sort_index(ascending=False)
　print(sorted_df)

実行結果：

　　　　　col2　　　　　　　　col1
9　　　　0.825697　　　　0.374463
8　　　-1.699509　　　　0.510373
7　　　-0.581378　　　　0.622958
6　　　-0.202951　　　　0.954300
5　　　-1.289321　　　-1.551250
4　　　　1.302561　　　　0.851385
3　　　-0.157915　　　-0.388659
2　　　-1.222295　　　　0.166609
1　　　　0.584890　　　-0.291048
0　　　　0.668444　　　-0.061294

行にソート

軸パラメータを値0または1、列タグでソートすることができます。デフォルトでは、axis = 0 で行にソートされます。以下の例を参照して、同じ状況を理解してください。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　　
　unsorted_df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　　　　mns　=　['col2','col1'])
　　
　sorted_df=unsorted_df.sort_index(axis=1)
　print(sorted_df)

実行結果：

　　　　　col1　　　　　　　　col2
1　　　-0.291048　　　　0.584890
4　　　　0.851385　　　　1.302561
6　　　　0.954300　　　-0.202951
2　　　　0.166609　　　-1.222295
3　　　-0.388659　　　-0.157915
5　　　-1.551250　　　-1.289321
9　　　　0.374463　　　　0.825697
8　　　　0.510373　　　-1.699509
0　　　-0.061294　　　　0.668444
7　　　　0.622958　　　-0.581378

値によるソート

sort_values()は値をソートする方法です。それは'by'パラメータを受け取り、値をソートするためのDataFrameの列名を使用します。

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
　　　　sorted_df　=　unsorted_df.sort_values(by='col1')
　print(sorted_df)

実行結果：

　　　col1　　col2
1　　　　1　　　　3
2　　　　1　　　　2
3　　　　1　　　　4
0　　　　2　　　　1

注意、col1値がソートされ、対応するcol2値と行インデックスはcol1を一緒に変更します。したがって、それらはカテゴリに分類されていません。

'by' パラメータは列値リストを使用します。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
　　　　sorted_df　=　unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2'])
　print(sorted_df)

実行結果：

　　col1　col2
2　　　1　　　2
1　　　1　　　3
3　　　1　　　4
0　　　2　　　1

ソートアルゴリズム

sort_values() mergesort、heapsort、quicksortの選択アルゴリズムの指定を提供しています。mergesortは唯一の安定アルゴリズムです。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
　sorted_df　=　unsorted_df.sort_values(by='col1','kind='mergesort')
　print(sorted_df)

実行結果：

　　col1　col2
1　　　　1　　　　3
2　　　　1　　　　2
3　　　　1　　　　4
0　　　　2　　　　1