Python Pandas – 要素の出現頻度に基づいてDataFrameを昇順に並べ替える方法

Pandasでデータを昇順または降順に並べ替えるには、sort_values()メソッドを使用します。昇順で並べ替えたい場合は、以下のようにascending=Trueを指定します。

ascending=True

必要なライブラリのインポート

まず、Pandasライブラリをインポートします。

import pandas as pd

DataFrameの作成

次に、「Car」「Reg_Price」「Place」の3つの列を持つDataFrameを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],
        "Place": ['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']
    }
)

要素の頻度に基づいて昇順に並べ替える手順

要素の出現回数（頻度）に基づいてDataFrameを昇順に並べ替えるには、まず各要素が何回出現したかをカウントする必要があります。そこで、groupby()とcount()を使って出現回数を集計し、reset_index()で結果を整形したうえで、sort_values()により昇順ソートを行います。

dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)

このコードでは、name='Count'を指定することで、カウント結果の列名を「Count」に設定しています。

サンプルコード

以下は、ここまでの手順をまとめた完全なコード例です。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],
        "Place": ['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']
    }
)

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

# 要素の頻度に基づいてDataFrameを昇順に並べ替え
dataFrame = dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)

print("\n昇順に並べ替えたDataFrame ...\n", dataFrame)

出力結果

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。

DataFrame ...
         Car       Place  Reg_Price
0       BMW        Pune       7000
1     Lexus       Delhi       1500
2       BMW      Mumbai       5000
3   Mustang   Hyderabad       8000
4  Mercedes   Bangalore       9000
5     Lexus Chandigarh       2000

昇順に並べ替えたDataFrame ...
         Car  Count
2  Mercedes      1
3   Mustang      1
0       BMW      2
1     Lexus      2

解説

出力結果を見ると、出現回数が少ない順（昇順）に並べ替えられていることがわかります。「Mercedes」と「Mustang」はそれぞれ1回しか出現していないため最初に表示され、「BMW」と「Lexus」は2回ずつ出現しているため後に表示されています。同じ出現回数の場合は、元のインデックス順に並びます。