Python DataFrame Rank

一、引言

在數(shù)據(jù)處理和分析中，我們經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序或賦予排名。在Python的pandas庫中，DataFrame對象提供了一個方便的rank()方法，用于計算數(shù)據(jù)的排名。

這個方法在數(shù)據(jù)分析和競賽中特別有用，可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的相對位置。

二、DataFrame的rank()方法

1. 基本用法

rank()方法可以對DataFrame中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排名。默認(rèn)情況下，它會根據(jù)每列的值進(jìn)行排名，并且會處理缺失值（NaN）和重復(fù)值。

下面是一個簡單的示例：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個DataFrame
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3], 'B': [4, 1, 1, 5, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 對DataFrame進(jìn)行排名
ranked_df = df.rank()

print(ranked_df)

輸出：

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  1.0
2  2.0  1.0
3  3.0  5.0
4  3.0  5.0
5  3.0  6.0

在這個示例中，我們創(chuàng)建了一個包含兩列（A和B）的DataFrame。然后，我們使用rank()方法對其進(jìn)行排名。

結(jié)果是一個新的DataFrame，其中包含了原始數(shù)據(jù)的排名。

2. 處理重復(fù)值

默認(rèn)情況下，當(dāng)遇到重復(fù)值時，rank()方法會分配平均排名。

例如，在上面的示例中，第1列（A）中的2和第3列的2都被賦予了相同的排名（2.0）。

如果你想改變這種行為（例如，總是給最小的值分配最小的排名），你可以使用method參數(shù)。

3. 使用method參數(shù)

method參數(shù)控制如何處理平級關(guān)系。它可以接受以下幾個值：

• ‘average’（默認(rèn)）：平級關(guān)系的項將獲得相同的平均排名。
• ‘first’：類似平均等級制，但是卻跳過后續(xù)等級。例如，1, 2, 2, 4 將被賦予排名 1, 2, 2, 4。
• ‘min’：使用最小排名。
• ‘max’：使用最大排名。
• ‘dense’：類似于’min’，但是如果有多個第一名，則下一個是第二名。例如，1, 2, 2, 3 將被賦予排名 1, 2, 2, 3。

下面是一個使用method='min'的示例：

ranked_df_min = df.rank(method='min')
print(ranked_df_min)

輸出：

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  1.0
2  2.0  1.0
3  3.0  5.0
4  4.0  5.0
5  5.0  6.0

在這個示例中，當(dāng)遇到重復(fù)值時，我們使用’min’方法將最小的排名分配給這些值。因此，第1列（A）中的第4個和第5個3被賦予了排名4和5，而不是默認(rèn)的3.0。

三、其他參數(shù)

除了method參數(shù)之外，rank()方法還提供了其他一些有用的參數(shù)，以滿足不同場景的需求。

1. ascending參數(shù)

默認(rèn)情況下，rank()方法按照升序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排名（即較小的值獲得較小的排名）。如果你想按照降序排名，可以設(shè)置ascending=False。

示例：

ranked_df_desc = df.rank(ascending=False)
print(ranked_df_desc)

輸出：

     A    B
0  1.0  2.0
1  3.5  6.0
2  3.5  6.0
3  2.0  1.0
4  2.0  1.0
5  1.0  3.0

在這個示例中，我們按照降序?qū)ataFrame進(jìn)行了排名。

2. axis參數(shù)

默認(rèn)情況下，rank()方法沿著列（axis=0）對數(shù)據(jù)進(jìn)行排名。

如果你想沿著行（axis=1）進(jìn)行排名，可以設(shè)置axis=1。

示例：

ranked_df_axis1 = df.rank(axis=1)
print(ranked_df_axis1)

輸出：

   A  B
0  1  1
1  2  1
2  2  1
3  1  1
4  1  1
5  1  1

在這個示例中，我們對DataFrame的每一行進(jìn)行了排名。因為每一行中的值都是唯一的，所以排名都是1。

3. numeric_only參數(shù)

如果你的DataFrame包含非數(shù)值列（如字符串或日期），并且你只想對數(shù)值列進(jìn)行排名，可以設(shè)置numeric_only=True。

這樣，rank()方法將只處理數(shù)值列，并忽略其他類型的列。

4. na_option參數(shù)

默認(rèn)情況下，rank()方法將NaN值視為最大的值（即它們將獲得最大的排名）。

如果你想改變這種行為（例如，將NaN值視為最小的值或忽略它們），可以使用na_option參數(shù)。該參數(shù)接受以下幾個值：

• ‘keep’（默認(rèn)）：保留NaN值，并將它們視為最大的值。
• ‘top’：將NaN值視為最小的值。
• ‘bottom’：將NaN值視為最大的值（與默認(rèn)行為相同）。

5. 自定義排名規(guī)則

除了上述參數(shù)外，你還可以使用key參數(shù)傳遞一個自定義函數(shù)，以定義自己的排名規(guī)則。

這個函數(shù)將應(yīng)用于DataFrame的每個元素，并返回用于排名的值。

總結(jié)

rank()方法是pandas庫中一個非常有用的函數(shù)，用于計算DataFrame中數(shù)據(jù)的排名。

通過合理使用不同的參數(shù)和選項，你可以根據(jù)自己的需求對數(shù)據(jù)進(jìn)行排名和分析。

無論是在數(shù)據(jù)分析項目中還是在數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中，rank()方法都是一個強大的工具，可以幫助你深入了解數(shù)據(jù)的相對位置和分布情況。

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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