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需要在熊猫栏统一并列排名

pandas python

Mayank Porwal · 技术社区 · 6 年前

我对熊猫还比较陌生。我有一个如下的数据帧:

In [47]: print(d1)
         date name            sector     value
0  2014-10-31    A  Information Tech  -3.18229
1  2014-10-31    B       Industrials  -52.1333
2  2014-10-31    C  Consumer Discret   45.3428
3  2014-10-31    D       Industrials   -4.4901
4  2014-10-31    E       Industrials   6.85653
5  2014-10-31    F  Information Tech   4.56422
6  2014-10-31    H  Information Tech  29.31419
7  2014-10-31    G  Information Tech   6.52422
8  2014-10-31    I            Sports  16.52422
9  2014-10-31    J            Sports   2.62176

用例是,对于某一天的记录,我需要为价值 1至6

为了简单起见,我将总的_行保持为上面的10行,实际上,对于每个日期它都是一个更高的数字(在数千行范围内)。等级范围从

Output can be something like below:

         date name            sector     value  rank
0  2014-10-31    A  Information Tech  -3.18229  5
1  2014-10-31    B       Industrials  -52.1333  6
2  2014-10-31    C  Consumer Discret   45.3428  1
3  2014-10-31    D       Industrials   -4.4901  5
4  2014-10-31    E       Industrials   6.85653  3
5  2014-10-31    F  Information Tech   4.56422  3
6  2014-10-31    H  Information Tech  29.31419  1
7  2014-10-31    G  Information Tech   6.52422  3
8  2014-10-31    I            Sports  16.52422  2
9  2014-10-31    J            Sports   2.62176  4

提供统一军衔的最佳方式是什么?我找了很多,找不到有用的东西。

2 回复 | 直到 6 年前

Scott Boston 6 年前

你可以试着用 pd.qcut :

df['rank'] = pd.qcut(df['value'], 6, [*'654321'])

或者

df['rank'] = pd.qcut(df['value'], 6, labels = ['6','5','4','3','2','1'])

             date name            sector     value rank
0 2014-10-31         A  Information Tech  -3.18229    5
1 2014-10-31         B       Industrials -52.13330    6
2 2014-10-31         C  Consumer Discret  45.34280    1
3 2014-10-31         D       Industrials  -4.49010    6
4 2014-10-31         E       Industrials   6.85653    3
5 2014-10-31         F  Information Tech   4.56422    4
6 2014-10-31         H  Information Tech  29.31419    1
7 2014-10-31         G  Information Tech   6.52422    3
8 2014-10-31         I            Sports  16.52422    2
9 2014-10-31         J            Sports   2.62176    5

Mayank Porwal 6 年前

因此,我能够为我的用例找到合适的解决方案。 cut 熊猫的功能 rank 功能。

df['rank'] = pd.cut(df['value'], 100, labels = list(range(1,101)))

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