はじめに
データ分析において、データを特定の順序でソートすることは基本中の基本です。Pythonのデータ解析ライブラリであるPandasを使用すれば、データのソートを簡単かつ柔軟に行うことができます。本記事では、初心者の方でも理解できるように、Pandasを使ったデータのソート方法をステップバイステップで解説します。
Pandasとは？
Pandasは、Pythonでデータ操作や分析を行うためのライブラリです。表形式のデータを扱うのに便利なDataFrameというデータ構造を提供しており、データの読み込み、操作、分析、可視化など、多彩な機能を備えています。
データの準備
まずは、サンプルデータを用意します。以下のコードを実行して、サンプルのデータフレームを作成しましょう。
import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
'Product': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Price': [500, 1500, 800, 1200, 700],
'Quantity': [5, 2, 7, 3, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
出力結果
Product Price Quantity
0 A 500 5
1 B 1500 2
2 C 800 7
3 D 1200 3
4 E 700 9
データをソートする基本的な方法
Pandasでデータをソートするには、sort_values() メソッドを使用します。
4.1 昇順でソートする
Price 列を昇順（小さい順）でソートしてみましょう。
# Price列で昇順ソート
df_sorted_asc = df.sort_values(by='Price')
print(df_sorted_asc)
出力結果
Product Price Quantity
0 A 500 5
4 E 700 9
2 C 800 7
3 D 1200 3
1 B 1500 2
4.2 降順でソートする
Price 列を降順（大きい順）でソートする場合は、ascending=False を指定します。
# Price列で降順ソート
df_sorted_desc = df.sort_values(by='Price', ascending=False)
print(df_sorted_desc)
出力結果
Product Price Quantity
1 B 1500 2
3 D 1200 3
2 C 800 7
4 E 700 9
0 A 500 5
複数の列でソートする
複数の列を基準にソートすることも可能です。by パラメータにリストで列名を渡します。
# Priceを昇順、Quantityを降順でソート
df_sorted_multi = df.sort_values(by=['Price', 'Quantity'], ascending=[True, False])
print(df_sorted_multi)
出力結果
Product Price Quantity
0 A 500 5
4 E 700 9
2 C 800 7
3 D 1200 3
1 B 1500 2
インデックスでソートする
データフレームのインデックス自体をソートするには、sort_index() メソッドを使用します。
# インデックスでソート（降順）
df_sorted_index = df.sort_index(ascending=False)
print(df_sorted_index)
出力結果
Product Price Quantity
4 E 700 9
3 D 1200 3
2 C 800 7
1 B 1500 2
0 A 500 5
ソート結果を保持する方法
デフォルトでは、sort_values() や sort_index() はソート後の新しいデータフレームを返します。元のデータフレームを変更したい場合は、inplace=True を指定します。
# 元のデータフレームを変更して昇順ソート
df.sort_values(by='Price', inplace=True)
print(df)
出力結果
Product Price Quantity
0 A 500 5
4 E 700 9
2 C 800 7
3 D 1200 3
1 B 1500 2
実践例：売上データのソート
ステップ1：データの読み込み
売上データを含む sales_data.csv ファイルを読み込みます。
# sales_data.csv の読み込み
df_sales = pd.read_csv('sales_data.csv')
print(df_sales.head())
例のデータ
OrderID Customer Amount
0 1 John 2500
1 2 Mike 1500
2 3 Sara 3200
3 4 Mike 2800
4 5 John 3000
ステップ2：特定の列でソート
Amount 列で降順ソートして、売上金額の高い順に並べます。
# Amount列で降順ソート
df_sales_sorted = df_sales.sort_values(by='Amount', ascending=False)
print(df_sales_sorted.head())
出力結果
OrderID Customer Amount
2 3 Sara 3200
4 5 John 3000
3 4 Mike 2800
0 1 John 2500
1 2 Mike 1500
ステップ3：複数の列でソート
Customer 列で昇順、Amount 列で降順にソートして、顧客ごとに売上金額の高い順に並べます。
# Customerを昇順、Amountを降順でソート
df_sales_sorted_multi = df_sales.sort_values(by=['Customer', 'Amount'], ascending=[True, False])
print(df_sales_sorted_multi)
出力結果
OrderID Customer Amount
4 5 John 3000
0 1 John 2500
3 4 Mike 2800
1 2 Mike 1500
2 3 Sara 3200
まとめ
Pandasを使用すると、データを簡単にソートすることができます。sort_values() メソッドを活用して、さまざまな条件でデータを並び替えましょう。
重要なポイント
- 単一の列でソート：
sort_values(by='列名') - 複数の列でソート：
sort_values(by=['列名1', '列名2'], ascending=[True, False]) - インデックスでソート：
sort_index() - 元のデータフレームを変更：
inplace=Trueを指定
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参考リンク
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