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Pandas DataFrameをソートする: 例とヒント

Pandas DataFrameは、Pythonでのデータ分析の強力なツールです。それを使用して、大規模なデータセットを簡単に保存して操作できます。データをソートすることは、データの探索や視覚化に役立つ一般的な操作です。このチュートリアルでは、列、複数列、インデックスなどを使用したPandas DataFrame内のデータのソート方法について説明します。

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PyGWalkerは、Jupyter Notebookベースの環境でデータ分析と可視化のワークフローをスピードアップすることができるオープンソースPythonプロジェクトです。

PyGWalker (opens in a new tab)は、Pandas DataFrame(またはPolars DataFrame)をvisual UIに変換し、変数をドラッグアンドドロップしてグラフを簡単に作成できます。次のコードを使用して、次のようにします。

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

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Kaggle NotebookでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)Google ColabでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)GitHubでPyGWalkerに⭐️をくれる (opens in a new tab)
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Pandas DataFrameとは?

Pandas DataFrameは、行と列を含む二次元の表のようなデータ構造で、数値、文字列、日付などのさまざまなデータ型を保持することができます。それはスプレッドシートまたはSQLテーブルのように考えることができます。Pythonを使用してデータを保存および操作するための便利な方法です。

PythonにPandasをインストールする方法は?

Pandas DataFrameのソートに取り組む前に、システムにPandasがインストールされていることを確認する必要があります。ターミナルまたはコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行することで、これを行うことができます。

pip install pandas

これにより、システムに最新バージョンのPandasがインストールされます。

Pandas DataFrameを作成する方法は?

Pandas DataFrameを作成する方法は多数あります。最も一般的な方法の1つは、リストの辞書からそれを作成することです。以下はその例です。

```python
import pandas as pd
 
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Lisa'],
        'Age': [25, 30, 45, 23],
        'Salary': [50000, 60000, 80000, 40000]}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# sort by Age and Salary columns in descending order
df.sort_values(by=['Age', 'Salary'], ascending=[False, False], inplace=True)
 
print(df)

出力:

   Name  Age  Salary
2   Bob   45   80000
1  Jane   30   60000
0  John   25   50000
3  Lisa   23   40000

この例では、sort_values()メソッドを使用して、Age列とSalary列の両方によってDataFrameをソートしました。by引数に列名のリストを指定し、ascending引数にFalseFalseを指定して、両方の列を降順でソートしました。inplaceパラメータはTrueに設定され、元のDataFrameが変更されるようにします。

データフレームの列を使用して並べ替える方法はありますか?

次に、Pandas DataFrameを列を使用してソートする方法を説明します。たとえば、Age列を使用して各行をグループ化し、Salary列の合計を計算する必要がある場合があります。これを行うには、groupby()メソッドとsum()メソッドを使用します。

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Lisa'],
        'Age': [25, 30, 45, 23],
        'Salary': [50000, 60000, 80000, 40000]}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# group by Age column and sum the Salary column
result = df.groupby('Age')['Salary'].sum().reset_index()
 
print(result)

出力:

   Age  Salary
0   23   40000
1   25   50000
2   30   60000
3   45   80000

この例では、groupby()メソッドを使用してAge列によってDataFrameをグループ化しました。次に、sum()メソッドを使用して、各年齢グループのSalary列の合計を計算しました。最後に、reset_index()メソッドを使用して、Age列をDataFrameの列として再設定しました。

まとめ

この記事では、Pandas DataFrameの並べ替えについて説明しました。単一の列や複数の列、または列を使用してDataFrameをソートする方法を説明しました。DataFrameをグループ化し、列の合計値を計算する方法も説明しました。これらのテクニックを使用すると、Pandas DataFrameを迅速かつ効果的に操作できます。 PandasのDataFrameを複数列でソートすることができます。sort_values()メソッドに列名のリストを渡す必要があります。以下は例です:

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Lisa'],
        'Age': [25, 30, 45, 23],
        'Salary': [50000, 60000, 80000, 40000]}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# 昇順でAge列をソートし、降順でSalary列をソートする
df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False], inplace=True)
 
print(df)

出力結果:

   Name  Age  Salary
3  Lisa   23   40000
0  John   25   50000
1  Jane   30   60000
2   Bob   45   80000

この例では、DataFrameを「Age」列で昇順にソートし、「Salary」列で降順にソートしました。sort_values()メソッドに列名のリストを渡し、ascendingパラメータに各列のソート方向を指定するブール値のリストを渡しました。

Pandas DataFrameをインデックスでソートする方法

PandasのDataFrameを、そのインデックスでソートすることもできます。sort_index()メソッドを使用します。以下は例です:

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Lisa'],
        'Age': [25, 30, 45, 23],
        'Salary': [50000, 60000, 80000, 40000]}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# インデックスを降順でソートする
df.sort_index(ascending=False, inplace=True)
 
print(df)

出力結果:

   Name  Age  Salary
3  Lisa   23   40000
2   Bob   45   80000
1  Jane   30   60000
0  John   25   50000

この例では、sort_index()メソッドを使用して、インデックスを降順にソートしました。ascendingパラメータは False に設定されており、降順でソートされています。

Pandas DataFrameを日付でソートする方法

Pandas DataFrameを日付でソートすることは、時間的なデータ分析において一般的な操作です。sort_values()メソッドをdatetimeデータ型と共に使用することができます。以下は例です:

import pandas as pd
 
data = {'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
        'Sales': [100, 200, 150, 300]}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# Date列をdatetimeデータ型に変換する
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
 
# Date列を昇順にソートする
df.sort_values('Date', ascending=True, inplace=True)
 
print(df)

出力結果:

        Date  Sales
0 2022-01-01    100
1 2022-01-02    200
2 2022-01-03    150
3 2022-01-04    300

この例では、"Date"列と"Sales"列を持つDataFrameを作成しました。to_datetime()メソッドを使用して"Date"列をdatetimeデータ型に変換しました。その後、sort_values()メソッドを使用して、"Date"列を昇順にソートしました。

Pandas DataFrameの値のソート

sort_values()メソッドは、Pandas DataFrameをソートするための主要なメソッドです。1つまたは複数の列によるDataFrameのソートをサポートしています。また、インデックスによるソートや日付によるソートもサポートしています。

結論

Pandas DataFrameでデータをソートすることは、データ分析と可視化において必須の操作です。このチュートリアルでは、列、複数の列、インデックス、および日付によるPandas DataFrameのソート方法について説明しました。また、昇順と降順のソートの違いについても説明しました。これらのテクニックをマスターすることにより、プロのようにデータを操作できるようになります。