Pandas Series オブジェクトのインデックスを sort_index メソッドでソートする
pandas.Series.sort_index メソッド解説
メソッド概要
- メソッド名:
sort_index
- 引数:
level
: ソートするインデックスレベルを指定します。デフォルトはNone
で、すべてのレベルをソートします。ascending
: True の場合は昇順、False の場合は降順にソートします。デフォルトはTrue
です。inplace
: True の場合は元のSeries
オブジェクトを書き換えます。False の場合は新しいSeries
オブジェクトを返します。デフォルトはFalse
です。
メソッドの例
import pandas as pd
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=['c', 'a', 'b'])
# インデックスを昇順に並べ替える
s = s.sort_index()
# 結果
# a 1
# b 2
# c 3
# インデックスを降順に並べ替える
s = s.sort_index(ascending=False)
# 結果
# c 3
# b 2
# a 1
# 特定のレベルをソートする
s = pd.Series([3, 1, 2], index=[('c', 1), ('a', 2), ('b', 3)])
# レベル1を昇順に並べ替える
s = s.sort_index(level=1)
# 結果
# (a, 2) 1
# (b, 3) 2
# (c, 1) 3
メソッドの注意点
inplace=True
を指定すると元のSeries
オブジェクトが書き換えられるため、注意が必要です。- ソートするインデックスに重複がある場合、結果は予測できません。
sort_index
メソッドは、Series
オブジェクトだけでなく、DataFrame
オブジェクトにも使用できます。sort_values
メソッドは、Series
オブジェクトの値に基づいて並べ替えるためのメソッドです。
pandas.Series.sort_index メソッドのサンプルコード
サンプルコード1: インデックスを昇順または降順に並べ替える
import pandas as pd
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=['c', 'a', 'b'])
# インデックスを昇順に並べ替える
s = s.sort_index()
# 結果
# a 1
# b 2
# c 3
# インデックスを降順に並べ替える
s = s.sort_index(ascending=False)
# 結果
# c 3
# b 2
# a 1
サンプルコード2: 特定のレベルをソートする
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=[('c', 1), ('a', 2), ('b', 3)])
# レベル1を昇順に並べ替える
s = s.sort_index(level=1)
# 結果
# (a, 2) 1
# (b, 3) 2
# (c, 1) 3
サンプルコード3: inplace オプション
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=['c', 'a', 'b'])
# inplace オプションを使用してインデックスを昇順に並べ替える
s.sort_index(inplace=True)
# 結果
# s
# a 1
# b 2
# c 3
サンプルコード4: ソート後のインデックス
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=['c', 'a', 'b'])
# ソート後のインデックスを取得
sorted_index = s.sort_index().index
# 結果
# sorted_index
# Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
サンプルコード5: 欠損値の処理
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, np.nan, 2], index=['c', 'a', 'b', 'd'])
# 欠損値を無視してインデックスを昇順に並べ替える
s = s.sort_index(na_position='last')
# 結果
# a 1.000000
# b 2.000000
# c 3.000000
# d NaN
# 欠損値を一番最初に並べ替える
s = s.sort_index(na_position='first')
# 結果
# d NaN
# a 1.000000
# b 2.000000
# c 3.000000
サンプルコード6: 複数レベルのインデックス
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=[('c', 1), ('a', 2), ('b', 3)])
# レベル0とレベル1の両方でソートする
s = s.sort_index(level=[0, 1])
# 結果
# (a, 2) 1
# (b, 3) 2
# (c, 1) 3
pandas.Series.sort_index メソッド以外の方法
sorted()
関数を使用して、Series
オブジェクトのインデックスをリストとして取得し、ソートしてから reindex()
メソッドを使用して元の Series
オブジェクトを再構築することができます。
import pandas as pd
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=['c', 'a', 'b'])
# sorted() 関数を使用してインデックスをソート
sorted_index = sorted(s.index)
# reindex() メソッドを使用してソート後の Series オブジェクトを作成
s = s.reindex(sorted_index)
# 結果
# s
# a 1
# b 2
# c 3
.iloc[]
アクセサーを使用して、インデックスの順番を指定して Series
オブジェクトの値を取得することができます。
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=['c', 'a', 'b'])
# .iloc[] アクセサーを使用してソート後の Series オブジェクトを作成
s = s.iloc[[1, 2, 0]]
# 結果
# s
# a 1
# b 2
# c 3
.loc[]
アクセサーを使用して、インデックスのラベルを指定して Series
オブジェクトの値を取得することができます。
# Series オブジェクトを作成
s = pd.Series([3, 1, 2], index=['c', 'a', 'b'])
# .loc[] アクセサーを使用してソート後の Series オブジェクトを作成
s = s.loc[['a', 'b', 'c']]
# 結果
# s
# a 1
# b 2
# c 3
pandas.Series.sort_index
メソッド以外にも、sorted()
関数、.iloc[]
アクセサー、.loc[]
アクセサーなどの方法を使用して Series
オブジェクトのインデックスを並べ替えることができます。それぞれの特徴を理解し、目的に合った方法を選択してください。
Pandas Data Offsets:CustomBusinessHour.rule_code徹底解説
CustomBusinessHour は、Data Offsets の一種で、営業時間 に基づいて日付をオフセットします。つまり、土日や祝日などを除いて、ビジネス日のみオフセットを進めることができます。CustomBusinessHour
Pandas Data Offsets 入門:Hour.freqstrを使いこなして時系列データ操作をマスターしよう!
Pandasは、Pythonでデータ分析を行うための強力なライブラリです。その中でも、pandas. tseries. offsets は、時系列データの操作に便利な機能を提供します。Data Offsets は、時系列データの各データポイント間の時間間隔を表すオブジェクトです。例えば、1時間ごとにデータが収集されている場合、Data Offset は 1 時間となります。
Pythonで会計年度を扱う: pandas.tseries.offsets.FY5253 徹底解説
この解説では、以下の内容について説明します:pandas. tseries. offsets. FY5253の概要FY5253. rollforwardの機能実際のコード例その他の関連情報pandas. tseries. offsets. FY5253は、pandasライブラリのtseries
Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.LastWeekOfMonth.kwds を駆使して毎月最後の週の金曜日にオフセットを設定する方法
Pandas の Data Offsets は、時間間隔を表現するための便利なツールです。pandas. tseries. offsets. LastWeekOfMonth は、その中でも、毎月最後の週を表すオフセットです。kwds 属性は、このオフセットの動作をカスタマイズするために使用されるオプション引数です。
Pandasでイースターの日付を扱う:Data offsetsとEaster.normalize
pandas. tseries. offsets. Easterは、イースターの日付を表すためのData offsetです。Easter. normalizeは、このData offsetを用いて、指定された日付をイースターの日付に正規化する関数です。
Pandas DataFrame を効率的に処理する:iterrows、apply、itertuples などのイテレーション方法を比較
pandas. DataFrame. __iter__ メソッドは、DataFrame オブジェクトを反復処理するためのインターフェースを提供します。これは、DataFrame の各行を順番に処理したい場合に便利です。メソッドの詳細戻り値:DataFrame のインデックス軸に沿ってイテレータを返します。
Pandas Seriesのstr.rsplitを使いこなしてデータ分析を効率化!サンプルコード付きで徹底解説
概要引数: pat:分割文字列または正規表現パターン n:最大分割数 expand:分割結果をDataFrameに変換するかどうかpat:分割文字列または正規表現パターンn:最大分割数expand:分割結果をDataFrameに変換するかどうか
pandas.tseries.offsets.BYearEnd.month 以外の方法
pandas. tseries. offsets. BYearEnd. month は、pandas ライブラリで提供される "DateOffset" という日付オフセットオブジェクトの属性の一つです。この属性は、年末のビジネスデーの月 を表します。
Pandas CategoricalIndex を理解し、順序なしのカテゴリリストに変換する方法
このメソッドは、カテゴリカルインデックスの順序を無視して、カテゴリのリストを取得したい場合に使用されます。出力:引数なし返値順序なしのカテゴリのリスト注意事項このメソッドは、カテゴリカルインデックスの順序を無視するため、元の順序を保持したい場合は使用しないことをお勧めします。
時系列データの分析に役立つ!Pandas Resampler.minのサンプルコード集
pandas. core. resample. Resampler. minは、時系列データの集計関数の一つで、指定された期間における最小値を計算します。これは、データのトレンドや変動性を分析する際に役立ちます。使い方Resampler. minは、Resamplerオブジェクトに対して呼び出すことができます。Resamplerオブジェクトは、pandas