Python Pandas：searchsorted()を使ってインデックスの順序を維持する挿入位置を配列で検索する方法

Pandasのインデックスにおいて、配列として渡した値を挿入すべき位置（インデックス）を、既存の並び順を維持したまま求めたい場合は、index.searchsorted()メソッドを使用します。このメソッドは、ソート済みのインデックスに対して、指定した値がどこに挿入されれば順序が保たれるかを効率的に判定してくれます。

searchsorted()メソッドとは

searchsorted()は、バイナリサーチ（二分探索）を利用して、指定した値を挿入すべき位置を高速に返します。単一の値だけでなく、配列として複数の値を一度に渡すことも可能です。

実装手順

1. 必要なライブラリをインポート

まず、Pandasをインポートします。

import pandas as pd

2. Pandasインデックスを作成

昇順に並んだ整数値を持つインデックスを作成します。

index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50])

3. インデックスを表示

print("Pandas Index...\n", index)

4. searchsorted()で挿入位置を取得

挿入したい値を配列として渡し、それぞれの値が配置されるべき正確なインデックス位置を取得します。

print("\n値を挿入すべき正確な位置は...\n", index.searchsorted([35, 60]))

完全なコード例

import pandas as pd

# Pandasインデックスを作成
index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50])

# Pandasインデックスを表示
print("Pandas Index...\n", index)

# インデックス内の要素数を返す
print("\nインデックス内の要素数...\n", index.size)

# searchsorted
# 挿入したい値を配列として設定し、
# それらの値が配置されるべき正確なインデックス位置を取得
print("\n値を挿入すべき正確な位置は...\n", index.searchsorted([35, 60]))

出力結果

上記のコードを実行すると、以下の出力が得られます。

Pandas Index...
Int64Index([10, 20, 30, 40, 50], dtype='int64')

Number of elements in the index...
5

The exact positions where the values should be placed?...
[3 5]

結果の解説

出力結果 [3 5] の意味は以下の通りです。

• 35 → 位置3（30と40の間）に挿入すれば、[10, 20, 30, 35, 40, 50] となり順序が維持されます。
• 60 → 位置5（末尾）に挿入すれば、[10, 20, 30, 40, 50, 60] となり順序が維持されます。

このように、searchsorted()を使えば、ソート済みインデックスに新しい値を追加する際の適切な挿入位置を簡単かつ高速に特定できます。大量のデータを扱う場合でも、二分探索によりO(log n)の計算量で処理できるため、パフォーマンス面でも優れています。