Question

我来自sql背景，我经常使用以下数据处理步骤：

按一个或多个字段对数据表进行分区
对于每个分区，在每个行中添加一个rownumber，将行排列一个或多个其他字段，分析人员指定升序或降序

EX：

df = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','a','b','a'],
           'data1' : [1,2,2,3,3],
           'data2' : [1,10,2,3,30]})
df
     data1        data2     key1    
0    1            1         a           
1    2            10        a        
2    2            2         a       
3    3            3         b       
4    3            30        a

我正在寻找如何使用与此sql窗口函数相当的PANDAS：

RN = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Key1, Key2 ORDER BY Data1 ASC, Data2 DESC)


    data1        data2     key1    RN
0    1            1         a       1    
1    2            10        a       2 
2    2            2         a       3
3    3            3         b       1
4    3            30        a       4

我已经尝试了以下哪些我没有'分区'的地方工作：

def row_number(frame,orderby_columns, orderby_direction,name):
    frame.sort_index(by = orderby_columns, ascending = orderby_direction, inplace = True)
    frame[name] = list(xrange(len(frame.index)))

我试图扩展这个想法以使用分区（pandas中的组），但以下不起作用：

df1 = df.groupby('key1').apply(lambda t: t.sort_index(by=['data1', 'data2'], ascending=[True, False], inplace = True)).reset_index()

def nf(x):
    x['rn'] = list(xrange(len(x.index)))

df1['rn1'] = df1.groupby('key1').apply(nf)

但是当我这样做时，我只是得到了很多NaN。

理想情况下，有一种简洁的方法可以复制sql的窗口功能（我已经找到了基于窗口的聚合...这是熊猫中的一个内容）...有人可以和我分享最多在PANDAS中对这样的行进行编号的惯用方法是什么？

Answer 1

您还可以使用sort_values()，groupby()，最后使用cumcount() + 1：

df['RN'] = df.sort_values(['data1','data2'], ascending=[True,False]) \
             .groupby(['key1']) \
             .cumcount() + 1
print(df)

的产率：

   data1  data2 key1  RN
0      1      1    a   1
1      2     10    a   2
2      2      2    a   3
3      3      3    b   1
4      3     30    a   4

用pandas 0.18

测试PS

Answer 2

您可以使用groupby两次以及rank方法执行此操作：

In [11]: g = df.groupby('key1')

使用min方法参数为相同的RN提供共享相同数据的值：

In [12]: g['data1'].rank(method='min')
Out[12]:
0    1
1    2
2    2
3    1
4    4
dtype: float64

In [13]: df['RN'] = g['data1'].rank(method='min')

然后将这些结果分组并添加与data2相关的排名：

In [14]: g1 = df.groupby(['key1', 'RN'])

In [15]: g1['data2'].rank(ascending=False) - 1
Out[15]:
0    0
1    0
2    1
3    0
4    0
dtype: float64

In [16]: df['RN'] += g1['data2'].rank(ascending=False) - 1

In [17]: df
Out[17]:
   data1  data2 key1  RN
0      1      1    a   1
1      2     10    a   2
2      2      2    a   3
3      3      3    b   1
4      3     30    a   4

感觉应该有一种本地方式来做到这一点（可能会有......）。

Answer 3

您可以同时使用transform和Rank这是一个示例

df = pd.DataFrame({'C1' : ['a','a','a','b','b'],
           'C2' : [1,2,3,4,5]})
df['Rank'] = df.groupby(by=['C1'])['C2'].transform(lambda x: x.rank())
df

了解更多信息，请查看Pandas Rank方法

Answer 4

使用groupby.rank函数。这是工作示例。

df = pd.DataFrame({'C1':['a', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'C2': [1, 2, 3, 4, 5]})
df

C1 C2
a  1
a  2
a  3
b  4
b  5

df["RANK"] = df.groupby("C1")["C2"].rank(method="first", ascending=True)
df

C1 C2 RANK
a  1  1
a  2  2
a  3  3
b  4  1
b  5  2

Answer 5

pandas.lib.fast_zip()可以从数组列表中创建一个元组数组。您可以使用此函数创建元组系列，然后对其进行排名：

values = {'key1' : ['a','a','a','b','a','b'],
          'data1' : [1,2,2,3,3,3],
          'data2' : [1,10,2,3,30,20]}

df = pd.DataFrame(values, index=list("abcdef"))

def rank_multi_columns(df, cols, **kw):
    data = []
    for col in cols:
        if col.startswith("-"):
            flag = -1
            col = col[1:]
        else:
            flag = 1
        data.append(flag*df[col])
    values = pd.lib.fast_zip(data)
    s = pd.Series(values, index=df.index)
    return s.rank(**kw)

rank = df.groupby("key1").apply(lambda df:rank_multi_columns(df, ["data1", "-data2"]))

print rank

结果：

a    1
b    2
c    3
d    2
e    4
f    1
dtype: float64

PANDAS中类似SQL的窗口函数：Python Pandas Dataframe中的行编号

5 个答案: