Python Pandasのsort_index()でインデックスを昇順にソートする方法

sort_index() メソッドは、DataFrameやSeriesのインデックスを昇順・降順に並べ替えるために使用されます。パラメータを何も指定しない場合、インデックスはデフォルトで昇順にソートされます。

基本構文

DataFrame.sort_index(axis=0, ascending=True)

主なパラメータは以下の通りです。

• axis: ソート対象の軸を指定します（0または 'index' で行インデックス、1または 'columns' で列ラベル）
• ascending: True（昇順）または False（降順）を指定します。デフォルトは True

実装手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

次に、ソートされていないインデックスを持つ新しいDataFrameを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame([100, 150, 200, 250, 250, 500],
                         index=[4, 8, 2, 9, 15, 11],
                         columns=['Col1'])

インデックスをソートします。

dataFrame.sort_index()

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame([100, 150, 200, 250, 250, 500],
                         index=[4, 8, 2, 9, 15, 11],
                         columns=['Col1'])

print("DataFrame...\n", dataFrame)

print("\nSort index...\n", dataFrame.sort_index())

出力結果

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

DataFrame...
    Col1
4   100
8   150
2   200
9   250
15  250
11  500

Sort index...
   Col1
2   200
4   100
8   150
9   250
11  500
15  250

ご覧のとおり、元のインデックス [4, 8, 2, 9, 15, 11] が昇順の [2, 4, 8, 9, 11, 15] に並べ替えられ、それに対応するデータも正しく追従していることが確認できます。

降順でソートする場合

降順にソートしたい場合は、ascending=False を指定します。

dataFrame.sort_index(ascending=False)

このように、sort_index() を使えばインデックスベースの並べ替えを簡単に行うことができ、時系列データやIDベースのデータ整理に非常に便利です。