ソートはよく使いますが型によってちょこちょこ違うところがあるのでまとめます。
リスト、辞書型、Series、DataFrameでそれぞれまとめようと思います。
やり方は他にもあると思います。おすすめがあれば是非ご教示願います。
リスト
sortメソッドが一番楽だと思います。sortedメソッドも知っておくと柔軟に対応出来ると思います。
sortedメソッドはリスト自体に変更は起こさず返り値として並び替え後のリストを返すことに注意です。
昇順ソート
sortメソッド
lst = [3, 5, 2, 9, 0, 4]
lst.sort()
print(lst)
#=> [0, 2, 3, 4, 5, 9]
sorted関数
lst = [3, 5, 2, 9, 0, 4]
lst = sorted(lst)
print(lst)
#=> [0, 2, 3, 4, 5, 9]
降順ソート
sortメソッド
lst_rvs = [3, 5, 2, 9, 0, 4]
lst_rvs.sort()
lst_rvs.reverse()
print(lst_rvs)
#=> [9, 5, 4, 3, 2, 0]
sorted関数
lst = [3, 5, 2, 9, 0, 4]
lst = sorted(lst, key=lambda x: -x)
print(lst)
#=> [9, 5, 4, 3, 2, 0]
辞書型
key昇順ソート
リストでも使ったsorted関数を使います。辞書型で注意が必要なのは返り値としてリストが返ってくることです。
dct = { 2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2 }
dct = sorted(dct.items())
print(dct)
#=> [(0, 8), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 2)]
以下のように使うのがイメージしやすいと思います。
dct = { 2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2 }
for k, v in sorted(dct.items()):
print(str(k) + ": " + str(v))
0: 8
1: 2
2: 3
3: 4
4: 2
以降辞書型はfor文での出力形式で説明します。
key降順ソート
dct = {2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2}
for k, v in sorted(dct.items(), key=lambda x: -x[0]):
print(str(k) + ": " + str(v))
4: 2
3: 4
2: 3
1: 2
0: 8
value昇順ソート
dct = {2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2}
for k, v in sorted(dct.items(), key=lambda x: x[1]):
print(str(k) + ": " + str(v))
1: 2
4: 2
2: 3
3: 4
0: 8
value降順ソート
dct = {2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2}
for k, v in sorted(dct.items(), key=lambda x: -x[1]):
print(str(k) + ": " + str(v))
0: 8
3: 4
2: 3
1: 2
4: 2
Series (pandas)
index昇順ソート
from pandas import Series
ser = Series({2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2})
ser = ser.sort_index()
print(ser)
0 8
1 2
2 3
3 4
4 2
dtype: int64
index降順ソート
from pandas import Series
ser = Series({2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2})
ser = ser.sort_index(ascending=False)
print(ser)
4 2
3 4
2 3
1 2
0 8
dtype: int64
value昇順ソート
from pandas import Series
ser = Series({2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2})
ser = ser.sort_values()
print(ser)
1 2
4 2
2 3
3 4
0 8
dtype: int64
value降順ソート
from pandas import Series
ser = Series({2: 3, 3: 4, 1: 2, 0: 8, 4: 2})
ser = ser.sort_values(ascending=False)
print(ser)
0 8
3 4
2 3
4 2
1 2
dtype: int64
DataFrame (pandas)
labelでのソート
index昇順
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[3, 4, 2, 8, 2, 3], [3, 5, 1, 9, 4, 2], [9, 3, 1, 6, 3, 3]], index=[2,3,1], columns=["HP", "Attack", "Defence", "Special Attack", "Special Defence", "Speed"])
print(df)
df = df.sort_index()
print(df)
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
2 3 4 2 8 2 3
3 3 5 1 9 4 2
1 9 3 1 6 4 3
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
1 9 3 1 6 4 3
2 3 4 2 8 2 3
3 3 5 1 9 4 2
index降順
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[3, 4, 2, 8, 2, 3], [3, 5, 1, 9, 4, 2], [9, 3, 1, 6, 3, 3]], index=[2,3,1], columns=["HP", "Attack", "Defence", "Special Attack", "Special Defence", "Speed"])
print(df)
df = df.sort_index(ascending=False)
print(df)
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
2 3 4 2 8 2 3
3 3 5 1 9 4 2
1 9 3 1 6 3 3
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
3 3 5 1 9 4 2
2 3 4 2 8 2 3
1 9 3 1 6 3 3
column昇順
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[3, 4, 2, 8, 2, 3], [3, 5, 1, 9, 4, 2], [9, 3, 1, 6, 3, 3]], index=[2,3,1], columns=["HP", "Attack", "Defence", "Special Attack", "Special Defence", "Speed"])
print(df)
df = df.sort_index(axis=1)
print(df)
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
2 3 4 2 8 2 3
3 3 5 1 9 4 2
1 9 3 1 6 4 3
Attack Defence HP Special Attack Special Defence Speed
2 4 2 3 8 2 3
3 5 1 3 9 4 2
1 3 1 9 6 4 3
column降順
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[3, 4, 2, 8, 2, 3], [3, 5, 1, 9, 4, 2], [9, 3, 1, 6, 3, 3]], index=[2,3,1], columns=["HP", "Attack", "Defence", "Special Attack", "Special Defence", "Speed"])
print(df)
df = df.sort_index(axis=1, ascending=False)
print(df)
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
2 3 4 2 8 2 3
3 3 5 1 9 4 2
1 9 3 1 6 3 3
Speed Special Defence Special Attack HP Defence Attack
2 3 2 8 3 2 4
3 2 4 9 3 1 5
1 3 3 6 9 1 3
valueでのソート
column値指定昇順
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[3, 4, 2, 8, 2, 3], [3, 5, 1, 9, 4, 2], [9, 3, 1, 6, 3, 3]], index=[2,3,1], columns=["HP", "Attack", "Defence", "Special Attack", "Special Defence", "Speed"])
print(df)
df = df.sort_values(by="Special Defence")
print(df)
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
2 3 4 2 8 2 3
3 3 5 1 9 4 2
1 9 3 1 6 3 3
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
2 3 4 2 8 2 3
1 9 3 1 6 3 3
3 3 5 1 9 4 2
column値指定降順
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[3, 4, 2, 8, 2, 3], [3, 5, 1, 9, 4, 2], [9, 3, 1, 6, 3, 3]], index=[2,3,1], columns=["HP", "Attack", "Defence", "Special Attack", "Special Defence", "Speed"])
print(df)
df = df.sort_values(by="Special Defence", ascending=False)
print(df)
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
2 3 4 2 8 2 3
3 3 5 1 9 4 2
1 9 3 1 6 3 3
HP Attack Defence Special Attack Special Defence Speed
3 3 5 1 9 4 2
1 9 3 1 6 3 3
2 3 4 2 8 2 3
index指定
from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[3, 4, 2, 8, 2, 3], [3, 5, 1, 9, 4, 2], [9, 3, 1, 6, 3, 3]], index=[2, 3, 1], columns=["HP", "Attack", "Defence", "Special Attack", "Special Defence", "Speed"])
print(df)
df = df.sort_values(by=3, axis=1)
print(df)
ValueError: When sorting by column, axis must be 0 (rows)
これで出来そうだったのに出来ない。。
BUG/ENH: sort_values(by=index_label, axis=1)
なるほど、今は出来ないらしい。次のメジャーバージョンアップで出来るようになるようです。
予定日 August 31, 2017 (2016 7/15現在)
参考
Pythonの辞書(dict型)をvalue値でソート
ソート HOW TO (document)
Python Tips：dict（辞書）型の中身をソートしたい
pandas.Series.sort_index
pandas.Series.sort_values
pandas.DataFrame.sort_index
pandas.DataFrame.sort_values