Pandasシリーズをソートする方法を解説！sort_values()の使い方

この記事では、Pandasライブラリを使ってシリーズ（Series）をソートする方法を解説します。まず、ソートされていないPandasシリーズを定義し、Pandasライブラリに用意されている sort_values() 関数を使用して昇順・降順に並べ替える手順を見ていきましょう。

アルゴリズム

処理の流れは以下の3ステップです。

ステップ1：Pandasシリーズを定義する。
ステップ2：sort_values() 関数を使ってシリーズをソートする。
ステップ3：ソート後のシリーズを出力する。

サンプルコード

import pandas as pd

panda_series = pd.Series([18,15,66,92,55,989])
print("Unsorted Pandas Series: \n", panda_series)

panda_series_sorted = panda_series.sort_values(ascending = True)
print("\nSorted Pandas Series: \n", panda_series_sorted)

実行結果

Unsorted Pandas Series:
0     18
1     15
2     66
3     92
4     55
5    989
dtype: int64

Sorted Pandas Series:
1     15
0     18
4     55
2     66
3     92
5    989
dtype: int64

コードの解説

sort_values() 関数には ascending というブール値（True / False）を受け取るパラメータがあります。このパラメータの挙動は以下のとおりです。

• ascending = True：シリーズを昇順（小さい値から大きい値へ）にソートします。デフォルト値も True です。
• ascending = False：シリーズを降順（大きい値から小さい値へ）にソートします。

出力結果を見ると、元のインデックス番号（0〜5）がそのまま保持されたまま、値だけが並べ替えられていることがわかります。これは sort_values() が各要素に紐づくラベル（インデックス）を維持しながらソートを行うためです。

補足：便利なオプション

sort_values() には、他にも便利な引数が用意されています。

• inplace = True：新しいオブジェクトを作成せず、元のシリーズ自体を直接書き換えます。
• na_position = 'first' / 'last'：欠損値（NaN）を先頭または末尾のどちらに配置するかを指定できます。デフォルトは 'last' です。
• ignore_index = True：ソート後にインデックスを 0 から振り直します（pandas 1.0 以降で利用可能）。

これらのオプションを組み合わせることで、データ分析の前処理などで柔軟にデータを並べ替えることができます。