使用環境
- OS：Windows 10 Pro（バージョン：20H2）
- 言語：Python（pandasライブラリ）
経緯
Pythonでプログラムを書いている中で、
DataFrame（df）に大量のデータが格納されていたため、見やすくするために並び替えを行いたいと考えました。
そこで今回は、DataFrameを並び替える方法について学びました。
解決方法：sort_values()を使う
DataFrameを並び替えるには、**sort_values()**メソッドを使用します。
コード例
df.sort_values(by='time', ascending=True)
コード解説
df：並び替えを行いたいDataFrameです。by='time'：並び替えの対象となるカラム名を指定します。ここでは「time」列を基準に並び替えています。ascending=True：昇順で並び替えます。
もし降順にしたい場合は、ascending=Falseと記述します。
注意点
sort_values()を実行しても、元のDataFrameは更新されません。- 元データを並び替えた状態で保持したい場合は、
inplace=Trueを付け加えます。
例：
df.sort_values(by='time', ascending=True, inplace=True)
これにより、並び替え後のデータがdfに直接反映されます。
まとめ
PythonでDataFrameを並び替えるには、**sort_values()**メソッドを使うのが基本です。
- 昇順に並び替えたい場合 →
ascending=True - 降順に並び替えたい場合 →
ascending=False - 元のデータに反映させたい場合 →
inplace=Trueを追加
大量のデータを扱う際には、データの並び替えを適切に行うことで、さらに効率的な分析や操作が可能になります。
ここまでお読みいただき、誠にありがとうございました。
