複数の列による Pandas データフレームの並べ替え

複数の列による Pandas データフレームの並べ替えは、データ分析における一般的な操作です。列「a」、「b」、および「c」を持つデータフレームを考えてみましょう。このデータフレームを列 'b' で昇順、列 'c' で降順に並べ替えるには、次の手順に従います。

Pandas バージョン 0.17.0 以降、sort_values が優先され、sort メソッドは非推奨になりました。バージョン 0.20.0 では、並べ替えは完全に削除されました。ただし、引数と結果は変更されません:

df.sort_values(['a', 'b'], ascending=[True, False])

非推奨の並べ替えを使用した同等の方法メソッドは:

df.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

たとえば、列 'a' と 'b' にランダムな整数値を持つデータフレーム df1 を考えます:

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 5, (10, 2)), columns=['a', 'b'])

このデータフレームを 'a' で昇順に並べ替えますorder と 'b' を降順にすると、次のようになります:

df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

   a  b
2  1  4
7  1  3
1  1  2
3  1  2
4  3  2
6  4  4
0  4  3
9  4  3
5  4  1
8  4  1

ソート方法はデフォルトでは導入されていないことに注意してください。ソートされた値で df1 を更新するには、sort メソッドの結果を df1 に割り当てるか、メソッド呼び出しで inplace=True を使用します:

df1 = df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

or

df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False], inplace=True)