Pandasのpivot_tableで順序を保持する方法

Pandas pivot_tableの基本

Pandasのpivot_tableは、データフレームのデータを再形成し、指定した軸に沿って統計を計算するための強力なツールです。以下に基本的な使用方法を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    "A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "bar", "bar", "bar", "bar"],
    "B": ["one", "one", "two", "two", "one", "one", "two", "two"],
    "C": ["small", "large", "large", "small", "small", "small", "large", "large"],
    "D": [1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    "E": [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9]
})

# pivot_tableの作成
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)

上記のコードでは、AとBをインデックスとし、CをカラムとしてDの合計値を計算しています。aggfuncパラメータには任意の集約関数を指定できます。このようにpivot_tableを使うと、データの集約や再形成が容易になります。次のセクションでは、pivot_tableで順序を保持する方法について説明します。

順序を保持するためのオプション

Pandasのpivot_tableでは、デフォルトではカテゴリ型のデータがソートされてしまいます。しかし、元のデータの順序を保持したい場合もあります。そのためのオプションについて説明します。

# カテゴリ型のデータを作成
df['C'] = df['C'].astype('category')

# pivot_tableの作成（順序を保持）
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, sort=False)

上記のコードでは、sort=Falseというオプションを追加しています。これにより、pivot_tableは元のデータの順序を保持します。このオプションは、特定の順序でデータを表示したい場合に便利です。次のセクションでは、pivot_tableでのソート方法について説明します。

pivot_tableでのソート方法

Pandasのpivot_tableでは、特定の列に基づいて結果をソートすることが可能です。以下にその方法を示します。

# pivot_tableの作成
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)

# 'large'列でソート
sorted_df = pivot_df.sort_values(by=('D', 'large'), ascending=False)

上記のコードでは、sort_values関数を使用してpivot_tableの結果をソートしています。byパラメータにはソートしたい列を指定します。ascending=Falseとすることで、降順にソートします。

このように、pivot_tableとsort_valuesを組み合わせることで、データを柔軟に操作することが可能です。次のセクションでは、実用的な例とその解説について説明します。

実用的な例とその解説

ここでは、実際のデータセットを用いてpivot_tableの使用例とその解説を行います。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームの作成
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({
    "A": np.random.choice(['foo', 'bar'], size=10),
    "B": np.random.choice(['one', 'two'], size=10),
    "C": np.random.choice(['small', 'large'], size=10),
    "D": np.random.randint(1, 10, size=10),
    "E": np.random.randint(1, 10, size=10)
})

# pivot_tableの作成
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)

# 'large'列でソート
sorted_df = pivot_df.sort_values(by=('D', 'large'), ascending=False)

print(sorted_df)

上記のコードでは、ランダムなデータを生成し、そのデータに対してpivot_tableを適用しています。そして、’large’列に基づいて結果をソートしています。

このように、pivot_tableはデータ分析において非常に有用なツールであり、データの集約や再形成を容易に行うことができます。また、sort_valuesを用いることで、特定の列に基づいて結果をソートすることも可能です。これらの機能を活用することで、データ分析の幅が広がります。