Question

我有一个示例数据集，我试图根据列中的值进行排名＆＃39; HP＆＃39;：

import pandas as pd

d = {
 'unit': ['UD', 'UD', 'UD' ,'UC','UC', 'UC','UA','UA','UA','UB','UB','UB'],
 'N-D': [ 'C1', 'C2', 'C3','Q1', 'Q2', 'Q3','D1','D2','D3','E1','E2','E3'],
 'HP': [24, 24, 24,7,7,7,7,7,7,5,5,5]
}
df = pd.DataFrame(d)

df['rank']=df['HP'].rank(ascending=False, method='dense')

df

看起来像：

    HP N-D unit  rank
0   24  C1   UD   1.0
1   24  C2   UD   1.0
2   24  C3   UD   1.0
3    7  Q1   UC   2.0
4    7  Q2   UC   2.0
5    7  Q3   UC   2.0
6    7  D1   UA   2.0
7    7  D2   UA   2.0
8    7  D3   UA   2.0
9    5  E1   UB   3.0
10   5  E2   UB   3.0
11   5  E3   UB   3.0

惠普＆＃39;惠普＆＃39;是一个基于其他列的计算列（我不会在这里显示它，但它在我的真实数据集中是必要的）

我也试过了这个方法=＆＃39; min＆＃39;但结果如下：

    HP N-D unit  rank
0   24  C1   UD   1.0
1   24  C2   UD   1.0
2   24  C3   UD   1.0
3    7  Q1   UC   4.0
4    7  Q2   UC   4.0
5    7  Q3   UC   4.0
6    7  D1   UA   4.0
7    7  D2   UA   4.0
8    7  D3   UA   4.0
9    5  E1   UB  10.0
10   5  E2   UB  10.0
11   5  E3   UB  10.0

单位＆＃39; UC＆＃39;和＆＃39; UA＆＃39;排在第二位，我正在寻找的是下一个等级，即单位＆＃39; UB＆＃39;成为＆＃39; 4＆＃39;而不是＆＃39; 3。：

    HP N-D unit  rank
0   24  C1   UD   1.0
1   24  C2   UD   1.0
2   24  C3   UD   1.0
3    7  Q1   UC   2.0
4    7  Q2   UC   2.0
5    7  Q3   UC   2.0
6    7  D1   UA   2.0
7    7  D2   UA   2.0
8    7  D3   UA   2.0
9    5  E1   UB   4.0
10   5  E2   UB   4.0
11   5  E3   UB   4.0

Answer 1

使用groupby和sort_values

的组合

g = df.sort_values(
    ['HP', 'unit'], ascending=False
).groupby(['HP', 'unit'], sort=False)

df.assign(rank=g.ngroup().add(1).groupby(df.HP).transform('first'))

    HP N-D unit  rank
0   24  C1   UD     1
1   24  C2   UD     1
2   24  C3   UD     1
3    7  Q1   UC     2
4    7  Q2   UC     2
5    7  Q3   UC     2
6    7  D1   UA     2
7    7  D2   UA     2
8    7  D3   UA     2
9    5  E1   UB     4
10   5  E2   UB     4
11   5  E3   UB     4

使用nunique和map

的另一种方式

df.assign(
    rank=df.HP.map(
        df.sort_values(
            ['HP', 'unit'], ascending=False
        ).groupby(
            'HP', sort=False
        ).unit.nunique().shift().fillna(1).cumsum())
)

    HP N-D unit  rank
0   24  C1   UD   1.0
1   24  C2   UD   1.0
2   24  C3   UD   1.0
3    7  Q1   UC   2.0
4    7  Q2   UC   2.0
5    7  Q3   UC   2.0
6    7  D1   UA   2.0
7    7  D2   UA   2.0
8    7  D3   UA   2.0
9    5  E1   UB   4.0
10   5  E2   UB   4.0
11   5  E3   UB   4.0

Answer 2

一种选择是通过首先删除重复项来计算排名：

temp = df[['HP', 'unit']].drop_duplicates()
temp.assign(rank=temp['HP'].rank(method='min', ascending=False)).merge(df)
Out[48]: 
    HP unit  rank N-D
0   24   UD   1.0  C1
1   24   UD   1.0  C2
2   24   UD   1.0  C3
3    7   UC   2.0  Q1
4    7   UC   2.0  Q2
5    7   UC   2.0  Q3
6    7   UA   2.0  D1
7    7   UA   2.0  D2
8    7   UA   2.0  D3
9    5   UB   4.0  E1
10   5   UB   4.0  E2
11   5   UB   4.0  E3

添加（antonvbr）稍加修改直接分配：

df['rank']= (df[['HP', 'unit']].drop_duplicates()['HP']
            .rank(method='min', ascending=False)
            .reindex(range(len(df)),method='pad'))

Answer 3

让我们试试这个factorize

#df['rank']=pd.factorize(df.unit)[0]+1
df['rank']=pd.factorize(df.unit+df.HP.astype(str))[0]+1

df['rank']=df.groupby('HP').rank.transform('min')
df
Out[335]: 
    HP N-D unit  rank
0   24  C1   UD     1
1   24  C2   UD     1
2   24  C3   UD     1
3    7  Q1   UC     2
4    7  Q2   UC     2
5    7  Q3   UC     2
6    7  D1   UA     2
7    7  D2   UA     2
8    7  D3   UA     2
9    5  E1   UB     4
10   5  E2   UB     4
11   5  E3   UB     4

Answer 4

Thread 1-1 User1 picks UserA ( iteration 1)
Thread 1-1 User 1 picks User A ( iteration 2 )

熊猫排名方法密集但跳过一个数字

4 个答案: