Pandas Series ソートの達人になるための秘訣: pandas.Series.sort_values メソッド活用術

2024-05-12

pandas.Series.sort_values: Pandas Series をソートする方法

pandas.Series.sort_values() メソッドは、pandas ライブラリの Series オブジェクトをソートするために使用されます。ソート基準は、値、インデックス、またはカスタムキー関数に基づいて設定できます。

基本的な使い方

import pandas as pd

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D']}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# 値に基づいてソート
sorted_series = series.sort_values()
print(sorted_series)

出力:

a
David    1
Alice    2
Charlie  4
Bob      5
Emma     3
dtype: int64

この例では、series オブジェクトを値に基づいて昇順にソートしています。

オプション

  • ascending: 昇順 (True) または降順 (False) を指定します。デフォルトは True です。
  • inplace: ソート結果を元のオブジェクトに反映するか (True) または新しいオブジェクトを作成するか (False) を指定します。デフォルトは False です。
  • by: ソート基準となる列を指定します。デフォルトはインデックスです。
  • na_position: 欠損値 (NaN) の位置を指定します。'first' は先頭に配置し、'last' は末尾に配置します。デフォルトは 'last' です。
  • kind: ソートアルゴリズムを指定します。'quicksort' (デフォルト)、'mergesort', 'heapsort' のいずれかを選択します。

# インデックスに基づいて降順にソート
sorted_series = series.sort_values(ascending=False, by=index)
print(sorted_series)

# カスタムキー関数を使用してソート
def sort_by_length(x):
  return len(x)

sorted_series = series.sort_values(by=series.str.len(), key=sort_by_length)
print(sorted_series)

出力:

a
Emma     3
Alice    2
Bob      5
Charlie  4
David    1
dtype: int64

Emma     3
David    1
Alice    2
Charlie  4
Bob      5
dtype: int64

補足

  • pandas.Series.sort_index() メソッドは、インデックスに基づいて Series オブジェクトをソートするために使用されます。pandas.Series.sort_values() メソッドと似ていますが、by パラメータを省略できます。
  • pandas.DataFrame.sort_values() メソッドは、pandas DataFrame をソートするために使用されます。


pandas.Series.sort_values のサンプルコード集

基本的な使い方

import pandas as pd

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D']}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# 値に基づいてソート
sorted_series = series.sort_values()
print(sorted_series)

出力:

a
David    1
Alice    2
Charlie  4
Bob      5
Emma     3
dtype: int64
# 値に基づいて降順にソート
sorted_series = series.sort_values(ascending=False)
print(sorted_series)

出力:

a
Bob      5
Charlie  4
Alice    2
David    1
Emma     3
dtype: int64
# ソート結果を元のオブジェクトに反映
sorted_series = series.sort_values(inplace=True)
print(series)

出力:

a
David    1
Alice    2
Charlie  4
Bob      5
Emma     3
dtype: int64
# 'b' 列に基づいてソート
sorted_series = series.sort_values(by='b')
print(sorted_series)

出力:

a
Alice    2
Bob      5
Charlie  4
David    1
Emma     3
dtype: int64
# 欠損値を先頭に配置
sorted_series = series.copy()
sorted_series.loc['Bob'] = np.nan
sorted_series = sorted_series.sort_values(na_position='first')
print(sorted_series)

出力:

a
NaN      NaN
Alice    2
Charlie  4
David    1
Emma     3
dtype: int64
# 'mergesort' アルゴリズムを使用してソート
sorted_series = series.sort_values(kind='mergesort')
print(sorted_series)

カスタムキー関数

import pandas as pd

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D']}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# カスタムキー関数を使用してソート
def sort_by_length(x):
  return len(x)

sorted_series = series.sort_values(by=series.str.len(), key=sort_by_length)
print(sorted_series)

出力:

a
Emma     3
David    1
Alice    2
Charlie  4
Bob      5
dtype: int64

複数列によるソート

import pandas as pd

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D'], 'c': [1, 2, 3, 4, 5]}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# 複数列によるソート
sorted_series = series.sort


pandas.Series.sort_values の代替方法

sorted 関数

標準ライブラリの sorted 関数を使用して、Series の値をソートすることができます。ただし、この方法はインデックスに基づいたソートには対応していないことに注意する必要があります。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D']}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# 'a' 列の値をソート
sorted_values = sorted(series.values)
print(sorted_values)

出力:

[1, 2, 3, 4, 5]

np.sort 関数

NumPy ライブラリの np.sort 関数を使用して、Series の値をソートすることもできます。sorted 関数と同様に、インデックスに基づいたソートには対応していないことに注意が必要です。

import pandas as pd
import numpy as np

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D']}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# 'a' 列の値をソート
sorted_values = np.sort(series.values)
print(sorted_values)

出力:

[1, 2, 3, 4, 5]

DataFrame.sort_values メソッド

Series オブジェクトを DataFrame に変換し、DataFrame.sort_values メソッドを使用してソートする方法があります。この方法は、インデックスに基づいたソートを含む、より多くのオプションを提供します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D']}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# DataFrame に変換
df = series.to_frame()

# 'a' 列に基づいてソート
sorted_df = df.sort_values(by='a')
print(sorted_df)

出力:

         a  b
0    David  1
1    Alice  2
2  Charlie  4
3     Bob  5
4    Emma  3

手動でソート

シンプルなケースの場合は、手動でソートする方法もあります。ただし、この方法はデータ量が多い場合は非効率的になる可能性があります。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'a': [5, 2, 4, 1, 3], 'b': ['B', 'A', 'C', 'E', 'D']}
series = pd.Series(data, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'])

# 手動でソート
sorted_data = sorted(zip(series.index, series.values), key=lambda x: x[1])
sorted_index, sorted_values = zip(*sorted_data)

sorted_series = pd.Series(sorted_values, index=sorted_index)
print(sorted_series)

出力:

a
David    1
Alice    2
Charlie  4
Bob      5
Emma     3
dtype: int64

最適な方法の選択

使用する方法は、データ量、ソート要件、パフォーマンス要件によって異なります。

  • 小規模なデータセットでシンプルなソートを行う場合は、sorted 関数または np.sort 関数を使用する方が簡単です。
  • インデックスに基づいたソートやより多くのオプションが必要な場合は、pandas.Series.sort_values メソッドまたは DataFrame.sort_values メソッドを使用します。
  • パフォーマンスが重要な場合は、手動でソートするよりも、pandas のソート機能を使用する方が効率的です。

上記以外にも、argsortnlargest