sort_index()メソッドを使う。昇順・降順を切り替えたり、複数列を基準にソートしたりできる。古いバージョンにあったsort()メソッドは廃止されているので注意。ここでは以下の内容について説明する。要素でソートするsort_values()昇順、降順(引数ascending)複数列を基準にソート欠損値NaNの扱い(引数na_position)元のオブジェクトを変更(引数inplace)行方向にソート(引数axis)インデックス(行名・列名)でソートするsort_index()行名indexでソート昇順、降順(引数ascending)元のオブジェクトを変更(引数inplace)列名columnsでソート(引数axis)昇順・降順に並び替えるのではなく、昇順・降順に順位付けした結果を得たい場合はrank()メソッドを使う。Seriesを順位付けするrankここでは、例として以下のデータを使用する。pandas_sort_values_sort_index.pyサンプルのcsvファイルはコチラ。sample_pandas_normal.csv例はpandas.DataFrameだが、pandas.Seriesでもsort_values()とsort_index()が用意されているので、使い方は同じ。スポンサーリンク要素でソートするsort_values()要素の値に応じてソートするにはsort_values()メソッドを使う。documentationソートしたい列のラベル(列名)を第一引数(by)に指定する。pandas_sort_values_sort_index.pysort_value()でバラバラになったインデックスを新たに振り直すにはreset_index()を使う。Seriesのインデックスを振り直すreset_index昇順、降順(引数ascending)デフォルトは昇順。降順にしたい場合は引数ascendingをFalseにする。pandas_sort_values_sort_index.py複数列を基準にソート第一引数byをリストで指定すると、複数列を基準にソートできる。リストの後ろから順番にソートされていくイメージ。最後にリストの最初の列でソートされる。pandas_sort_values_sort_index.py引数ascendingをリストで指定すると、それぞれの列に対して昇順・降順を選択することができる。pandas_sort_values_sort_index.py欠損値NaNの扱い(引数na_position)欠損値NaNがある場合、デフォルトでは末尾に並べられる。pandas_sort_values_sort_index.py引数na_position='first'とすると先頭に並べられる。pandas_sort_values_sort_index.py欠損値を削除したり別の値に置換したりする場合は以下の記事を参照。元のオブジェクトを変更(引数inplace)デフォルトではソートされた新たなオブジェクトが返されるが、引数inplaceをTrueとすると、元のオブジェクト自体が変更される。pandas_sort_values_sort_index.py行方向にソート(引数axis)これまでの例のように、デフォルトでは列方向(縦方向)にソートされる。行方向にソートしたい場合は引数axisを1とする。その他の引数はこれまでの例と同様。数値と文字列が混在しているとエラーになるので、ここでは文字列の列を削除して数値の列のみにして例示している。pandas_sort_values_sort_index.pyインデックス(行名・列名)でソートするsort_index()インデックス(行名・列名)でソートするにはsort_index()メソッドを使う。documentation行名indexでソートsort_index()ではデフォルトで行名に従って列方向(縦方向)にソートされる。pandas_sort_values_sort_index.py昇順、降順(引数ascending)sort_values()と同じく、デフォルトは昇順。降順にしたい場合は引数ascendingをFalseにする。pandas_sort_values_sort_index.py元のオブジェクトを変更(引数inplace)sort_values()と同じく、引数inplaceを指定できる。Trueとすると元のオブジェクトが変更される。pandas_sort_values_sort_index.py列名columnsでソート(引数axis)こちらもsort_values()と同じく、引数axis=1とすると、列名に従って行方向(横方向)にソートされる。その他の引数もこれまでの例と同様に使える。