pandas.DataFrameでbool型カラムのソート順序

pandasでbooleanをソートしたらTrueとFalseどっちが先に来るんだっけ？

表形式のデータを扱うのに便利なpandas.DataFrame。

カラムには色々な型のデータを扱うことができ、True と Falseのbool型も扱うことができる。

データフレームは df.sort_values() でソートできるが、True と Falseのどちらが先になるのか。

そこで今回はpandas.DataFrameでbool型カラムのソート順序について紹介する。

この記事を書いている人

システムエンジニア、AIエンジニアと、IT業界で10年以上働いている中堅。PythonとSQLが得意。

データ準備

ソートの順がどうなるかは、試すのが手っ取り早い。

試すためのデータをまず用意する。

以下の内容のCSVを bool_sample.csv として保存する。

そしてpandas.DataFrameとして読み込む。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("bool_sample.csv")
print(df1)

#   id  age  score  promotion_allowed
# 0  a   12    100               True
# 1  b   13    105               True
# 2  c   12     90              False
# 3  d   13     85              False

print(df1["promotion_allowed"])

# 0     True
# 1     True
# 2    False
# 3    False
# Name: promotion_allowed, dtype: bool

見ての通り、 promotion_allowed の列が TrueとFalseを持つbool型の列（カラム）になっている。

このデータを使って試してみる。

pandas.DataFrameでbool型カラムのソート順序

結論を言えば、pandas.DataFrameでbool型カラムのソート順序は False が先になる。

試すには df.sort_values() を用いる。

print(df1.sort_values("promotion_allowed"))

#   id  age  score  promotion_allowed
# 2  c   12     90              False
# 3  d   13     85              False
# 0  a   12    100               True
# 1  b   13    105               True

print(df1.sort_values("promotion_allowed", ascending=False))

#   id  age  score  promotion_allowed
# 0  a   12    100               True
# 1  b   13    105               True
# 2  c   12     90              False
# 3  d   13     85              False

df.sort_values()を使うと↑のように False が先になる。

逆に ascending=False を指定して降順にすると True が先になる。

デフォルトはascending=Trueです。False内部では0であるため最初に配置されます。
参考：python-PandasDataFrameのブール値の並べ替え列-スタックオーバーフロー

実際に試してみれば一目瞭然ですね

他にもpandas関連の記事もあるので、もし気になるものがあれば見てみて欲しい。