Pythonパンダ-並べ替え

パンダでは2種類の並べ替えが可能です。彼らは-

ラベル別
実際の値で

出力のある例を考えてみましょう。

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

その output 次のとおりです-

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

に unsorted_df、 labels そしてその valuesソートされていません。これらを並べ替える方法を見てみましょう。

ラベル別

を使用して sort_index()メソッドでは、軸の引数と並べ替えの順序を渡すことで、DataFrameを並べ替えることができます。デフォルトでは、並べ替えは行ラベルで昇順で実行されます。

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

その output 次のとおりです-

col2       col1
0   0.208464   0.627037
1   0.641004   0.331352
2  -0.038067  -0.464730
3  -0.638456  -0.021466
4   0.014646  -0.737438
5  -0.290761  -1.669827
6  -0.797303  -0.018737
7   0.525753   1.628921
8  -0.567031   0.775951
9   0.060724  -0.322425

並べ替えの順序

ブール値を昇順パラメーターに渡すことにより、ソートの順序を制御できます。同じことを理解するために、次の例を考えてみましょう。

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

その output 次のとおりです-

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

列を並べ替える

値0または1でaxis引数を渡すことにより、列ラベルでソートを実行できます。デフォルトでは、axis = 0、行でソートします。同じことを理解するために、次の例を考えてみましょう。

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

その output 次のとおりです-

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

値別

インデックスの並べ替えと同様に、 sort_values()値でソートする方法です。値の並べ替えに使用するDataFrameの列名を使用する「by」引数を受け入れます。

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

その output 次のとおりです-

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

col1値がソートされ、それぞれのcol2値と行インデックスがcol1とともに変更されることに注意してください。したがって、それらはソートされていないように見えます。

'by' 引数は列値のリストを取ります。

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

その output 次のとおりです-

ソートアルゴリズム

sort_values()マージソート、ヒープソート、クイックソートからアルゴリズムを選択するためのプロビジョニングを提供します。マージソートは唯一の安定したアルゴリズムです。

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

その output 次のとおりです-

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