【第１０回】【初心者向け】Pandasでsort_indexとsort_valuesを使った並び替え方法を丁寧に解説

今回は、Pythonのデータ分析ライブラリ「Pandas」で、データフレームの並び替え（sort）方法について解説します。

1. サンプルデータの作成

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "名前": ["太郎", "花子", "次郎", "美香", "健一", "恵子", "翔", "茜", "隆", "葵"],
    "年齢": [23, 29, 35, 42, 18, 33, 27, 24, 31, 30],
    "職業": ["エンジニア", "デザイナー", "教師", "医師", "学生", "看護師", "プログラマー", "販売員", "弁護士", "研究者"],
    "年収（円）": [4500000, 5500000, 4900000, 7300000, 0, 4000000, 6000000, 3200000, 8000000, 5800000],
    "居住地": ["東京", "大阪", "名古屋", "札幌", "福岡", "東京", "神戸", "仙台", "横浜", "千葉"],
    "勤続年数": [2, 4, 10, 15, 1, 5, 3, 1, 12, 8]
})

df

出力結果：

2. インデックス順に並び替え（sort_index）

# インデックスを昇順にソート
df.sort_index()

※この場合、もともと昇順なので結果は変わりません。

インデックスを降順にする

# インデックスを降順にソート
df.sort_index(ascending=False)

出力結果：

3. 値で並び替え（sort_values）

# "居住地"を降順に並び替え
df.sort_values(by='居住地', ascending=False)

出力結果：

筆者の体験談：sortでハマった失敗と改善策

初めてsort_valuesを使ったとき、私は次のように複数列を並び替えようとして、うまく動作しないことがありました。

# 誤り：列名を文字列で1つだけ渡していたつもりが意図が伝わっていなかった
# 想定では名前で昇順・年収で降順にしたかった

# 正しくはリストと辞書で複数指定する必要があった
# 改善後：
df.sort_values(by=['名前', '年収（円）'], ascending=[True, False])

また、sort_index()とsort_values()を混同して、思ったように値のソートができず、「あれ？インデックスが変わらない？」と混乱した経験もあります。

改善策： 並び替えたい「対象」がインデックスか列かを明確に区別するようにしました。
「index → sort_index」「値 → sort_values」とメモしてIDEの横に貼ったのが意外と効果的でした。

ソートは簡単なようで、細かい指定方法の違いで戸惑うこともあります。小さな違和感を大切にして調べる習慣が大切です。

▶️ sort_indexやsort_valuesの公式ドキュメントも参考にしてください：
pandas DataFrame sort_index Documentation

pandas DataFrame sort_values Documentation

まとめ

• sort_index()：インデックス順に並び替える
• sort_values(by='列名')：指定した列の値で並び替える
• 昇順（ascending=True）、降順（ascending=False）を切り替えられる

次回予告

次回は、データフレームを結合（concat）について、わかりやすく解説していきます！

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