前回はMapメソッドやapplyメソッドなどを使ってデータの追加や変更を行ってきました。データの分析や処理をしていると、特定の条件に基づいてデータを並び替えたい場合がよくあります。今回は、Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasを使って、データフレーム内のデータを簡単に並び替える方法について説明します。
最後に問題がありますのでぜひチャレンジしてみてください。最大の学習はアウトプットです。
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【初心者向け】apply()でサクッとデータ変換・データ処理のスキルアップ！ | いきかちガジェットゲームLab
前回はMapメソッドを使った変換を行いましたが、今回は追加するときにとても便利なメソッドを紹介します。 Pythonのプログラミングでよく使うpandasライブラリの便利な機能…
シナリオ
ぜひ今回は実際の場面を想像してみてください。あなたは交通量のデータを分析していて、特定の日付（’date’カラム）でデータを並び替えたいです。さらに、同じ日付のデータは時間（’hour’カラム）の順番に並べたいと考えています。このような場合、どのようにしてデータを整理すれば良いでしょうか？
Pandasのsort_valuesを使った並び替え
Pandasではsort_values関数を使って、このような並び替えを簡単に行うことができます。以下にその手順を紹介します。
- ライブラリのインポート:
最初に、Pandasライブラリをインポートすることから始めます。
import pandas as pd- データフレームの準備:
train_dfという名前のデータフレームが既にあるとします。このデータフレームには最低でも’date‘カラムと’hour’カラムが含まれている必要があります。 - データの並び替え:
sort_values関数を使用して、まず’date’カラムに基づいてデータを昇順に並び替えます。そして、’date’カラムの値が同じ場合は、’hour’カラムに基づいてさらに昇順に並び替えます。
train_df = train_df.sort_values(by=['date', 'hour'])コードの解説
sort_values(by=...): この部分は、どのカラムに基づいてデータを並び替えるかを指定します。リスト形式で複数のカラムを指定することもできます。by=['date', 'hour']: 最初に’date’カラムが使われ、次に’hour’カラムが使われます。つまり、’date’で並び替えた後、’date’が同じレコードに対して’hour’でさらに並び替えを行います。
結果の表示
最後に、並び替えた結果を確認するためにprint(train_df)を使ってデータフレーム全体を表示します。
このシンプルなステップによって、データの並び替えがスムーズに行えます。Pandasのsort_valuesは非常に強力で、データの前処理や分析の際に大いに役立つ機能です。ぜひ活用してみてください！
練習問題
あなたはスーパーマーケットの売り上げデータを分析しています。データフレームsales_dfには、以下のカラムが含まれています。
- ‘date’: 販売日
- ‘hour’: 販売時間（時間単位）
- ‘product_id’: 商品ID
- ‘quantity_sold’: 売れた商品の数量
以下のタスクを実行してください。
- タスク1: ‘date’カラムに基づいてデータを昇順に並び替えてください。
- タスク2: ‘date’の値が同じ場合は、’hour’カラムに基づいて昇順にさらに並び替えてください。
- タスク3: ‘date’と’hour’が同じ場合は、’quantity_sold’カラムに基づいて降順（多い順）に並び替えてください。
- タスク4: 最終的なデータフレームの最初の5行を表示してください。
ヒント
sort_values関数のascendingパラメータを使用して、昇順（True）または降順（False）を指定できます。
回答例
# タスク1, 2, 3を実行
sales_df = sales_df.sort_values(by=['date', 'hour', 'quantity_sold'], ascending=[True, True, False])
# タスク4: 結果の表示
print(sales_df.head())この問題を解くことで、異なるカラムに基づいてデータを並び替える方法と、昇順や降順の指定方法についての理解が深まるはずです。頑張ってみてください！
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