Pythonでグループ化したPandasデータフレームをグループサイズで並べ替える方法

はじめに

Pandasのデータフレームをグループ化するには、groupby()メソッドを使用します。グループ化されたデータフレームを昇順または降順に並べ替えるには、sort_values()を組み合わせます。さらに、各グループのサイズ（件数）を取得するには、size()メソッドを使います。

sort_values()で昇順に並べ替える場合は、以下のように指定します。

ascending=True

降順に並べ替える場合は、以下のように指定します。

ascending=False

データフレームの作成

まず、Pandasのデータフレームを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
      "Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
   }
)

次に、「Reg_Price」列を基準にグループ化し、降順に並べ替えます。

dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False)

同様に、昇順に並べ替える場合は以下のようになります。

dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(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

# Reg_Price列を含むデータフレームを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
        "Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
    }
)

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

# Reg_Price列でグループ化し、降順に並べ替え
print("降順にソート...\n")
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False))

# Reg_Price列でグループ化し、昇順に並べ替え
print("昇順にソート...\n")
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(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。

DataFrame...
         Car   Reg_Price
0       BMW        1000
1      Lexus        1400
2       Audi        1000
3   Mercedes         900
4     Jaguar        1700
5    Bentley         900
降順にソート...

Reg_Price
1000    2
900     2
1700    1
1400    1
dtype: int64
昇順にソート...

Reg_Price
1400    1
1700    1
900     2
1000    2
dtype: int64

まとめ

このように、groupby()とsize()を組み合わせてグループごとの件数を取得し、sort_values()のascending引数を切り替えることで、グループサイズに基づいた柔軟な並べ替えが可能になります。データ分析で頻繁に使われる基本操作なので、ぜひマスターしておきましょう。