Python-pandas-sorting
提供：Dev Guides
Pythonパンダ-並べ替え
Pandasには2種類の並べ替えがあります。 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*出力*は次のとおりです-
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*unsorted_df* では、 *labels* および *values* はソートされていません。 これらのソート方法を見てみましょう。ラベル別
- sort_index（）*メソッドを使用して、軸の引数と並べ替えの順序を渡すことにより、DataFrameを並べ替えることができます。 デフォルトでは、ソート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*出力*は次のとおりです-
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ソート順
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*出力*は次のとおりです-
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で軸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で、行でソートされます。 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*出力*は次のとおりです-
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値で
インデックスのソートと同様に、* sort_values（）*は値でソートするためのメソッドです。 値を並べ替える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*出力*は次のとおりです-
col1 col2
1 1 3
2 1 2
3 1 4
0 2 1col1の値が並べ替えられ、それぞれのcol2の値と行インデックスがcol1とともに変化することに注意してください。 したがって、それらは分類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*出力*は次のとおりです-
col1 col2
2 1 2
1 1 3
3 1 4
0 2 1ソートアルゴリズム
- sort_values（）*は、mergesort、heapsort、quicksortからアルゴリズムを選択するための規定を提供します。 Mergesort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*出力*は次のとおりです-
col1 col2
1 1 3
2 1 2
3 1 4
0 2 1