在Pandas中按组排序

Question

考虑一个包含三列的数据框：group_ID，item_ID和value。假设我们总共有10 itemIDs。

我需要根据item_ID对每个group_ID中的每个value（1到10）进行排名，然后查看平均排名（以及其他统计信息） ）跨群组（例如，群组中最高值的ID会使排名更接近1）。我怎么能这样做 熊猫？

This answer与qcut非常接近，但不完全相同。

数据示例如下：

      group_ID   item_ID  value
0   0S00A1HZEy        AB     10
1   0S00A1HZEy        AY      4
2   0S00A1HZEy        AC     35
3   0S03jpFRaC        AY     90
4   0S03jpFRaC        A5      3
5   0S03jpFRaC        A3     10
6   0S03jpFRaC        A2      8
7   0S03jpFRaC        A4      9
8   0S03jpFRaC        A6      2
9   0S03jpFRaC        AX      0

会导致：

      group_ID   item_ID   rank
0   0S00A1HZEy        AB      2
1   0S00A1HZEy        AY      3
2   0S00A1HZEy        AC      1
3   0S03jpFRaC        AY      1
4   0S03jpFRaC        A5      5
5   0S03jpFRaC        A3      2
6   0S03jpFRaC        A2      4
7   0S03jpFRaC        A4      3
8   0S03jpFRaC        A6      6
9   0S03jpFRaC        AX      7

Answer 1

你可以传递给rank许多不同的论点;在执行rank("dense", ascending=False)后，您似乎可以使用groupby来获得所需的结果：

>>> df["rank"] = df.groupby("group_ID")["value"].rank("dense", ascending=False)
>>> df
     group_ID item_ID  value  rank
0  0S00A1HZEy      AB     10     2
1  0S00A1HZEy      AY      4     3
2  0S00A1HZEy      AC     35     1
3  0S03jpFRaS      AY     90     1
4  0S03jpFRaS      A5      3     5
5  0S03jpFRaS      A3     10     2
6  0S03jpFRaS      A2      8     4
7  0S03jpFRaS      A4      9     3
8  0S03jpFRaS      A6      2     6
9  0S03jpFRaS      AX      0     7

但是请注意，如果你没有使用全局排名方案，找出组间的平均排名并不是很有意义 - 除非组中有重复的值（因此你有重复的排名值）所有你正在做的是测量一组中有多少元素。