【Pandas】行と列のデータを並べ替える方法 | sort_values/sort_index/reindex #Python

【はじめに】

Pythonライブラリの「Pandas」の中で、データを並べ替える方法はいくつかあります。
今回はその中でも「sort_values」、「sort_index」、「reindex」について紹介していきます。

本記事の内容

pandasのインポート
csvファイルの読み込み
データを並べ替える　| sort_values
インデックスを並べ替える | sort_index
カラムを並べ替える | sort_index(axis=1)
カラムを任意の順番に並べ替える | reindex

【pandasのインポート】

import pandas as pd

【csvファイルの読み込み】

「1920年から2015年までの全国の人口推移のデータ」を使用します。

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='shift-jis')
df

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
0	1	北海道	大正	9	1920	2359183	1244322	1114861
1	2	青森県	大正	9	1920	756454	381293	375161
2	3	岩手県	大正	9	1920	845540	421069	424471
3	4	宮城県	大正	9	1920	961768	485309	476459
4	5	秋田県	大正	9	1920	898537	453682	444855
...	...	...	...	...	...	...	...	...
934	43	熊本県	平成	27	2015	1786170	841046	945124
935	44	大分県	平成	27	2015	1166338	551932	614406
936	45	宮崎県	平成	27	2015	1104069	519242	584827
937	46	鹿児島県	平成	27	2015	1648177	773061	875116
938	47	沖縄県	平成	27	2015	1433566	704619	728947
939 rows × 8 columns

私のGitHubに「data.csv」としてアップロードしてあるので、下記コマンドでダウンロードすれば簡単に準備できます。

$ curl https://raw.githubusercontent.com/nakachan-ing/python-references/master/Pandas/data.csv -O

【データを並べ替える　| sort_values】

sort_valuesメソッドを使用するとデフォルトで「昇順」に並べ替えることができます。

引数byに並べ替えしたいカラムを指定します。

DataFrameの１つのカラムのデータを並べ替える

平成27年のデータを抽出し、人口（総数）の少ない順（昇順）に並べ替えてみます。

df_h27 = df[(df['元号'] == '平成') & (df['和暦（年）'] == 27.0)]
df_h27.head(10)
# df[df['西暦（年）'] == 2015.0]でも同じ結果

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
892	1	北海道	平成	27	2015	5381733	2537089	2844644
893	2	青森県	平成	27	2015	1308265	614694	693571
894	3	岩手県	平成	27	2015	1279594	615584	664010
895	4	宮城県	平成	27	2015	2333899	1140167	1193732
896	5	秋田県	平成	27	2015	1023119	480336	542783
897	6	山形県	平成	27	2015	1123891	540226	583665
898	7	福島県	平成	27	2015	1914039	945660	968379
899	8	茨城県	平成	27	2015	2916976	1453594	1463382
900	9	栃木県	平成	27	2015	1974255	981626	992629
901	10	群馬県	平成	27	2015	1973115	973283	999832

df_h27.sort_values(by='人口（総数）', ascending=True).head(10)

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
922	31	鳥取県	平成	27	2015	573441	273705	299736
923	32	島根県	平成	27	2015	694352	333112	361240
930	39	高知県	平成	27	2015	728276	342672	385604
927	36	徳島県	平成	27	2015	755733	359790	395943
909	18	福井県	平成	27	2015	786740	381474	405266
932	41	佐賀県	平成	27	2015	832832	393073	439759
910	19	山梨県	平成	27	2015	834930	408327	426603
921	30	和歌山県	平成	27	2015	963579	453216	510363
928	37	香川県	平成	27	2015	976263	472308	503955
896	5	秋田県	平成	27	2015	1023119	480336	542783

ポイント

データを降順に並べ替える場合は、引数byにFalseを指定します。
引数byのデフォルトはTrue（昇順）です。

df_h27.sort_values(by='人口（総数）', ascending=False).head(10)

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
904	13	東京都	平成	27	2015	13515271	6666690	6848581
905	14	神奈川県	平成	27	2015	9126214	4558978	4567236
918	27	大阪府	平成	27	2015	8839469	4256049	4583420
914	23	愛知県	平成	27	2015	7483128	3740844	3742284
902	11	埼玉県	平成	27	2015	7266534	3628418	3638116
903	12	千葉県	平成	27	2015	6222666	3095860	3126806
919	28	兵庫県	平成	27	2015	5534800	2641561	2893239
892	1	北海道	平成	27	2015	5381733	2537089	2844644
931	40	福岡県	平成	27	2015	5101556	2410418	2691138
913	22	静岡県	平成	27	2015	3700305	1820993	1879312

DataFrameの２つ以上のカラムのデータを並べ替える

２つ以上のカラムを並べ替えたい場合は、引数byにリストで指定します。

年号が「大正」のデータを抽出し、「都道府県」と「人口（総数）」をリストで指定して並べ替えて見ます。

df_taisho = df[df['元号'] == '大正']
df_taisho.head(10)

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
0	1	北海道	大正	9	1920	2359183	1244322	1114861
1	2	青森県	大正	9	1920	756454	381293	375161
2	3	岩手県	大正	9	1920	845540	421069	424471
3	4	宮城県	大正	9	1920	961768	485309	476459
4	5	秋田県	大正	9	1920	898537	453682	444855
5	6	山形県	大正	9	1920	968925	478328	490597
6	7	福島県	大正	9	1920	1362750	673525	689225
7	8	茨城県	大正	9	1920	1350400	662128	688272
8	9	栃木県	大正	9	1920	1046479	514255	532224
9	10	群馬県	大正	9	1920	1052610	514106	538504

df_taisho.sort_values(by=['都道府県名', '人口（総数）'])

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
0	1	北海道	大正	9	1920	2359183	1244322	1114861
1	2	青森県	大正	9	1920	756454	381293	375161
2	3	岩手県	大正	9	1920	845540	421069	424471
3	4	宮城県	大正	9	1920	961768	485309	476459
4	5	秋田県	大正	9	1920	898537	453682	444855
5	6	山形県	大正	9	1920	968925	478328	490597
6	7	福島県	大正	9	1920	1362750	673525	689225
7	8	茨城県	大正	9	1920	1350400	662128	688272
8	9	栃木県	大正	9	1920	1046479	514255	532224
9	10	群馬県	大正	9	1920	1052610	514106	538504
94 rows × 8 columns

ポイント

それぞれのカラムに対して、昇順と降順を別々に指定することができます。
引数ascendingにTrueとFalseをリストで指定します。

df_taisho.sort_values(by=['都道府県名', '人口（総数）'], ascending=[True, False])

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
70	24	三重県	大正	14	1925	1107692	544752	562940
23	24	三重県	大正	9	1920	1069270	525957	543313
72	26	京都府	大正	14	1925	1406382	717464	688918
25	26	京都府	大正	9	1920	1287147	650780	636367
87	41	佐賀県	大正	14	1925	684831	336223	348608
...	...	...	...	...	...	...	...	...
38	39	高知県	大正	9	1920	670895	332087	338808
77	31	鳥取県	大正	14	1925	472230	230580	241650
30	31	鳥取県	大正	9	1920	454675	222802	231873
92	46	鹿児島県	大正	14	1925	1472193	713702	758491
45	46	鹿児島県	大正	9	1920	1415582	682243	733339
94 rows × 8 columns

【インデックスを並べ替える | sort_index】

sort_indexメソッドを使用すると、インデックス名を並べ替えることができます。

引数ascendingのデフォルトはTrue（昇順）です。

dfのインデックスを降順に並べ替えてみます。

df.sort_index(ascending=False)

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
938	47	沖縄県	平成	27	2015	1433566	704619	728947
937	46	鹿児島県	平成	27	2015	1648177	773061	875116
936	45	宮崎県	平成	27	2015	1104069	519242	584827
935	44	大分県	平成	27	2015	1166338	551932	614406
934	43	熊本県	平成	27	2015	1786170	841046	945124
...	...	...	...	...	...	...	...	...
4	5	秋田県	大正	9	1920	898537	453682	444855
3	4	宮城県	大正	9	1920	961768	485309	476459
2	3	岩手県	大正	9	1920	845540	421069	424471
1	2	青森県	大正	9	1920	756454	381293	375161
0	1	北海道	大正	9	1920	2359183	1244322	1114861
939 rows × 8 columns

【カラムを並べ替える | sort_index(axis=1)】

sort_indexメソッドの引数axisに「1」を指定すると、カラムを並べ替えることができます。

引数ascendingにFalseを指定すると降順になります。

dfのカラムを降順に並べ替えてみます。

df_sort_index = df.sort_index(axis=1, ascending=False)
df_sort_index

	都道府県名	都道府県コード	西暦（年）	和暦（年）	元号	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
0	北海道	1	1920	9	大正	2359183	1244322	1114861
1	青森県	2	1920	9	大正	756454	381293	375161
2	岩手県	3	1920	9	大正	845540	421069	424471
3	宮城県	4	1920	9	大正	961768	485309	476459
4	秋田県	5	1920	9	大正	898537	453682	444855
...	...	...	...	...	...	...	...	...
934	熊本県	43	2015	27	平成	1786170	841046	945124
935	大分県	44	2015	27	平成	1166338	551932	614406
936	宮崎県	45	2015	27	平成	1104069	519242	584827
937	鹿児島県	46	2015	27	平成	1648177	773061	875116
938	沖縄県	47	2015	27	平成	1433566	704619	728947
939 rows × 8 columns

降順にするとデータの構造が分かりにくくなりますね。

【カラムを任意の順番に並べ替える | reindex】

カラムを任意の順番に並べ替えをする場合は、DataFrame.reindexメソッドの引数indexにリストで並べ替えたカラムを指定します。

df_sort_index.head()

	都道府県名	都道府県コード	西暦（年）	和暦（年）	元号	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
0	北海道	1	1920	9	大正	2359183	1244322	1114861
1	青森県	2	1920	9	大正	756454	381293	375161
2	岩手県	3	1920	9	大正	845540	421069	424471
3	宮城県	4	1920	9	大正	961768	485309	476459
4	秋田県	5	1920	9	大正	898537	453682	444855

df_sort_index.reindex(columns = ['都道府県コード', '都道府県名', '元号', '和暦（年）', '西暦（年）', '人口（総数）', '人口（男）', '人口（女）'])

	都道府県コード	都道府県名	元号	和暦（年）	西暦（年）	人口（総数）	人口（男）	人口（女）
0	1	北海道	大正	9	1920	2359183	1244322	1114861
1	2	青森県	大正	9	1920	756454	381293	375161
2	3	岩手県	大正	9	1920	845540	421069	424471
3	4	宮城県	大正	9	1920	961768	485309	476459
4	5	秋田県	大正	9	1920	898537	453682	444855
...	...	...	...	...	...	...	...	...
934	43	熊本県	平成	27	2015	1786170	841046	945124
935	44	大分県	平成	27	2015	1166338	551932	614406
936	45	宮崎県	平成	27	2015	1104069	519242	584827
937	46	鹿児島県	平成	27	2015	1648177	773061	875116
938	47	沖縄県	平成	27	2015	1433566	704619	728947
939 rows × 8 columns

ポイント

インデックスを任意の順番に並べ替える場合は、引数indexに並べ替えたインデックスをリストで指定します。

【おわりに】

今回は「sort_values」、「sort_index」、「reindex」について紹介しました。

Pandasでデータを結合後に並べ替えを行うことが多いので、ぜひこの機会に覚えてしまいましょう。

使用したCSVファイルやJupyter NotebookはGitHubに公開しています。
Jupyter Notebookは下記コマンドでダウンロードできるので、自由に使って是非練習してみてください。

$ curl https://raw.githubusercontent.com/nakachan-ing/python-references/master/Pandas/pandasでデータを並び替える.ipynb -O

【Pandas】行と列のデータを並べ替える方法 | sort_values/sort_index/reindex

【はじめに】

本記事の内容

【pandasのインポート】

【csvファイルの読み込み】

【データを並べ替える | sort_values】

DataFrameの１つのカラムのデータを並べ替える

DataFrameの２つ以上のカラムのデータを並べ替える

【インデックスを並べ替える | sort_index】

【カラムを並べ替える | sort_index(axis=1)】

【カラムを任意の順番に並べ替える | reindex】

【おわりに】

【データを並べ替える　| sort_values】