熊猫按多列排名

Question

我正在尝试根据两列对pandas数据框进行排名。 我可以根据一列对其进行排名，但如何根据两列对其进行排名？ ＆＃39; SaleCount＆＃39;，然后＆＃39; TotalRevenue＆＃39;？

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'TotalRevenue':[300,9000,1000,750,500,2000,0,600,50,500],
    'Date':['2016-12-02' for i in range(10)],
    'SaleCount':[10,100,30,35,20,100,0,30,2,20],
    'shops':['S3','S2','S1','S5','S4','S8','S6','S7','S9','S10']})

df['Rank'] = df.SaleCount.rank(method='dense',ascending = False).astype(int)

#df['Rank'] = df.TotalRevenue.rank(method='dense',ascending = False).astype(int)
df.sort_values(['Rank'], inplace=True)

print(df)

当前输出：

    Date        SaleCount   TotalRevenue    shops   Rank
1   2016-12-02  100          9000            S2      1
5   2016-12-06  100          2000            S8      1
3   2016-12-04  35           750             S5      2
2   2016-12-03  30           1000            S1      3
7   2016-12-08  30           600             S7      3
9   2016-12-10  20           500             S10     4
4   2016-12-05  20           500             S4      4
0   2016-12-01  10           300             S3      5
8   2016-12-09  2            50              S9      6
6   2016-12-07  0            0               S6      7

我试图生成这样的输出：

    Date        SaleCount   TotalRevenue    shops   Rank
1   2016-12-02  100          9000            S2      1
5   2016-12-02  100          2000            S8      2
3   2016-12-02  35           750             S5      3
2   2016-12-02  30           1000            S1      4
7   2016-12-02  30           600             S7      5
9   2016-12-02  20           500             S10     6
4   2016-12-02  20           500             S4      6
0   2016-12-02  10           300             S3      7
8   2016-12-02  2            50              S9      8
6   2016-12-02  0            0               S6      9

Answer 1

另一种方法是将感兴趣的列类型转换为str并通过连接它们来组合它们。将它们转换回数值，以便根据它们的大小区分它们。

在method=dense中，重复值的排名将保持不变。 （这里：6）

由于您希望按降序对这些进行排名，因此在Series.rank()中指定ascending=False可以让您获得所需的结果。

col1 = df["SaleCount"].astype(str) 
col2 = df["TotalRevenue"].astype(str)
df['Rank'] = (col1+col2).astype(int).rank(method='dense', ascending=False).astype(int)
df.sort_values('Rank')

Answer 2

pd.factorize将为iterable的每个唯一元素生成唯一值。我们只需按照我们想要的顺序排序，然后分解。为了做多个列，我们将排序后的结果转换为元组。

cols = ['SaleCount', 'TotalRevenue']
tups = df[cols].sort_values(cols, ascending=False).apply(tuple, 1)
f, i = pd.factorize(tups)
factorized = pd.Series(f + 1, tups.index)

df.assign(Rank=factorized)

         Date  SaleCount  TotalRevenue shops  Rank
1  2016-12-02        100          9000    S2     1
5  2016-12-02        100          2000    S8     2
3  2016-12-02         35           750    S5     3
2  2016-12-02         30          1000    S1     4
7  2016-12-02         30           600    S7     5
4  2016-12-02         20           500    S4     6
9  2016-12-02         20           500   S10     6
0  2016-12-02         10           300    S3     7
8  2016-12-02          2            50    S9     8
6  2016-12-02          0             0    S6     9

Answer 3

（对两个（非负）int列进行排名的正确方法是根据Nickil Maveli的回答，将它们转换为字符串，连接它们并转换回int。）

然而如果您知道TotalRevenue被限制在某个范围，则此处为快捷方式，例如0到MAX_REVENUE = 100,000;直接将它们作为非负整数操作：

df['Rank'] = (df['SaleCount']*MAX_REVENUE + df['TotalRevenue']).rank(method='dense', ascending=False).astype(int)

df.sort_values('Rank2')

Answer 4

执行此操作的通用方法是将所需的字段组合到一个元组中，无论类型如何。

df["Rank"] = df[["SaleCount","TotalRevenue"]].apply(tuple,axis=1)\
             .rank(method='dense',ascending=False).astype(int)

df.sort_values("Rank")

   TotalRevenue        Date  SaleCount shops  Rank
1          9000  2016-12-02        100    S2     1
5          2000  2016-12-02        100    S8     2
3           750  2016-12-02         35    S5     3
2          1000  2016-12-02         30    S1     4
7           600  2016-12-02         30    S7     5
4           500  2016-12-02         20    S4     6
9           500  2016-12-02         20   S10     6
0           300  2016-12-02         10    S3     7
8            50  2016-12-02          2    S9     8
6             0  2016-12-02          0    S6     9

Answer 5

sort_values + GroupBy.ngroup

这将给dense排名。

在分组依据之前，应按所需顺序对列进行排序。然后，在sort=False中指定groupby会遵循这种排序方式，以便按在已排序DataFrame中出现的顺序对组进行标记。

cols = ['SaleCount', 'TotalRevenue']
df['Rank'] = df.sort_values(cols, ascending=False).groupby(cols, sort=False).ngroup() + 1

---

输出：

print(df.sort_values('Rank'))

   TotalRevenue        Date  SaleCount shops  Rank
1          9000  2016-12-02        100    S2     1
5          2000  2016-12-02        100    S8     2
3           750  2016-12-02         35    S5     3
2          1000  2016-12-02         30    S1     4
7           600  2016-12-02         30    S7     5
4           500  2016-12-02         20    S4     6
9           500  2016-12-02         20   S10     6
0           300  2016-12-02         10    S3     7
8            50  2016-12-02          2    S9     8
6             0  2016-12-02          0    S6     9