Python Pandas - Indexオブジェクトの一意な値の出現回数を昇順にソートしてSeriesとして返す方法

Indexオブジェクトから一意な値の出現回数（カウント）を含むSeriesを昇順で取得するには、index.value_counts()メソッドを使用し、パラメータascendingにTrueを指定します。

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

Pandasインデックスの作成と表示

PandasのIndexオブジェクトを作成します。

index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

作成したPandasインデックスを表示します。

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

昇順にソートされた一意な値の出現回数を取得します。

print("\nGet the count of unique values sorted in ascending order...", "\n", index.value_counts(ascending=True))

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# Pandasインデックスを作成
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

# 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("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

# データのdtypeを返す
print("\nThe dtype object...\n", index.dtype)

# 一意な値の出現回数を昇順にソートして取得
print("\nGet the count of unique values sorted in ascending order...", "\n", index.value_counts(ascending=True))

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Pandas Index...
Int64Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30], dtype='int64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
int64

Get the count of unique values sorted in ascending order...
10   1
70   1
30   1
50   2
110  2
90   2
dtype: int64

解説

実行結果を見ると、出現回数が少ない値（1回のみ出現する値：10、70、30）が先頭に表示され、その後に出現回数が多い値（2回出現する値：50、110、90）が続いていることがわかります。このように、ascending=Trueを指定することで、出現回数の少ない順（昇順）に結果がソートされます。

なお、デフォルト設定では出現回数の多い順（降順）にソートされるため、降順で結果を取得したい場合はascendingパラメータを省略するか、Falseを指定してください。