Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

【Python Pandas】特定のレベルでMultiIndexを並べ替える方法

MultiIndexを作成するにはfrom_arrays()メソッドを使用します。一方、特定のレベルを基準にMultiIndexを並べ替えたい場合は、Pandasのsortlevel()メソッドを使います。並べ替えの対象となるレベル番号を引数として指定するだけでOKです。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

MultiIndexとは、pandasオブジェクトに使われる複数階層(階層型)のインデックスオブジェクトのことです。まずは配列を作成しましょう。

arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']]

「names」パラメータには、各インデックスレベルの名前を指定します。そして、from_arrays()メソッドを使ってMultiIndexを作成します。

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))

続いて、MultiIndexを並べ替えます。並べ替えたいレベルを引数として渡します。ここでは「レベル1」を指定しています。

print("\nSort MultiIndex at the requested level...\n", multiIndex.sortlevel(1))

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# MultiIndexはpandasオブジェクト用の多階層(階層型)インデックスオブジェクト
# 配列を作成
arrays = [[2, 4, 3, 1], ['Peter', 'Chris', 'Andy', 'Jacob']]

# 「names」パラメータで各インデックスレベルの名前を設定
# from_arrays()を使ってMultiIndexを作成
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student'))

# MultiIndexを表示
print("The Multi-index...\n", multiIndex)

# MultiIndexのレベルを取得して表示
print("\nThe levels in Multi-index...\n", multiIndex.levels)

# MultiIndexを並べ替え
# 並べ替え対象のレベルを引数として指定(ここではレベル1)
print("\nSort MultiIndex at the requested level...\n", multiIndex.sortlevel(1))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

The Multi-index...
MultiIndex([(2, 'Peter'),
            (4, 'Chris'),
            (3, 'Andy'),
            (1, 'Jacob')],
            names=['ranks', 'student'])

The levels in Multi-index...
    [[1, 2, 3, 4], ['Andy', 'Chris', 'Jacob', 'Peter']]

Sort MultiIndex at the requested level...
(MultiIndex([(3, 'Andy'),
             (4, 'Chris'),
             (1, 'Jacob'),
             (2, 'Peter')],
             names=['ranks', 'student']), array([2, 1, 3, 0], dtype=int64))

実行結果を見ると、sortlevel(1)によってレベル1(student)の名前がアルファベット順に並べ替えられ、それに対応してレベル0(ranks)の値も連動して入れ替わっていることがわかります。また、戻り値は並べ替え後のMultiIndexと、元の位置を示す整数配列のタプルになっている点にも注目してください。

  1. PandasのマルチインデックスDataFrameでgroupbyを実行する方法

    マルチインデックスDataFrameとは、複数のインデックス(階層的なインデックス)を持つデータフレームのことです。本記事では、マルチインデックス化されたDataFrameに対してgroupbyを使用し、特定のレベルごとに集計を行う方法を解説します。サンプルデータの準備まず、デスクトップに保存された以下のようなCSVファイル(sales.csv)を用意します。車種(Car)、地域(Place)、販売台数(UnitsSold)のデータが含まれています。最初に、pandasライブラリをインポートし、CSVファイルを読み込みます。import pandas as pd df = pd.read_c

  2. Pythonで文字列のリストを並べ替える方法:sort()とsorted()の使い分け

    Pythonでは、文字列のリストを並べ替える方法が2つ用意されています。リスト自体を直接変更するsort()メソッドと、元のリストを保持したまま新しい並べ替え済みリストを作成するsorted()関数です。それぞれの特徴と使い方を解説します。 sort()メソッドでリストをその場で並べ替える sort()は、リストそのものを並べ替える「in-place(破壊的)」な操作です。元のリストの順序が直接変更されるため、戻り値を受け取る必要はありません。 >>> a = [Hello, My, Followers] >>> a.sort() >>>