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PythonでCSVを単一の列で並べ替える方法は？

CSVを単一の列で並べ替えるには、sort_values（）メソッドを使用します。 sort_values（）メソッドで並べ替える列を設定します。

まず、DataFrameを使用してCSVファイル「SalesRecords.csv」を読みましょう-

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")

単一の列「車」に従って並べ替える-

dataFrame.sort_values("Car", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')

次に、単一の列「Reg_Price」に従って並べ替えます-

dataFrame.sort_values("Reg_Price", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')

例

以下はコードです

import pandas as pd

# DataFrame to read our input CS file
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")
print("\nInput CSV file = \n", dataFrame)

# sorting according to Car column
dataFrame.sort_values("Car", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')

print("\nSorted CSV file (according to Car Names) = \n", dataFrame)

# sorting according to Reg_Price column
dataFrame.sort_values("Reg_Price", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')

print("\nSorted CSV file (according to Registration Price) = \n", dataFrame)

出力

これにより、次の出力が生成されます

Input CSV file =
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
0          BMW         10/10/2020        1000
1         Audi         10/12/2020         750
2        Lexus         10/17/2020        1250
3       Jaguar         10/16/2020        1500
4      Mustang         10/19/2020        1100
5  Lamborghini         10/22/2020        1000

Sorted CSV file (according to Car Names) =
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
1         Audi         10/12/2020         750
0          BMW         10/10/2020        1000
3       Jaguar         10/16/2020        1500
5  Lamborghini         10/22/2020        1000
2        Lexus         10/17/2020        1250
4      Mustang         10/19/2020        1100

Sorted CSV file (according to Registration Price) =
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
1         Audi         10/12/2020         750
0          BMW         10/10/2020        1000
5  Lamborghini         10/22/2020        1000
4      Mustang         10/19/2020        1100
2        Lexus         10/17/2020        1250
3       Jaguar         10/16/2020        1500

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