按分位数对熊猫数据框进行排名

Question

我有一个Pandas数据框，其中每一列代表一个单独的属性，并且每一行在特定日期保存该属性的值：

import pandas as pd

dfstr = \
'''         AC        BO         C       CCM        CL       CRD        CT        DA        GC        GF
2010-01-19  0.844135 -0.194530 -0.231046  0.245615 -0.581238 -0.593562  0.057288  0.655903  0.823997  0.221920
2010-01-20 -0.204845 -0.225876  0.835611 -0.594950 -0.607364  0.042603  0.639168  0.816524  0.210653  0.237833
2010-01-21  0.824852 -0.216449 -0.220136  0.234343 -0.611756 -0.624060  0.028295  0.622516  0.811741  0.201083'''
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(dfstr), sep='\s+')

使用rank方法，我可以找到每个属性相对于特定日期的百分等级：

df.rank(axis=1, pct=True)

输出：

             AC   BO    C  CCM   CL  CRD   CT   DA   GC   GF
2010-01-19  1.0  0.4  0.3  0.7  0.2  0.1  0.5  0.8  0.9  0.6
2010-01-20  0.4  0.3  1.0  0.2  0.1  0.5  0.8  0.9  0.6  0.7
2010-01-21  1.0  0.4  0.3  0.7  0.2  0.1  0.5  0.8  0.9  0.6

我想得到的是每个属性的分位数（例如四分位数，五分位数，十分位数等）排名。例如，对于五等分等级，我希望的输出为：

             AC   BO    C  CCM   CL  CRD   CT   DA   GC   GF
2010-01-19   5    2     2  4     1   1     3    4    5    3
2010-01-20   2    2     5  1     1   3     4    5    3    4
2010-01-21   5    2     2  4     1   1     3    4    5    3

我可能会丢失一些东西，但是似乎没有内置的方法可以对熊猫进行这种分位数排名。获得所需输出的最简单方法是什么？

Answer 1

方法1 mul和np.ceil

您与排名非常接近。只需将.mul与5相乘即可得到所需的分位数，也将np.ceil进行四舍五入：

np.ceil(df.rank(axis=1, pct=True).mul(5))

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Output

             AC   BO    C  CCM   CL  CRD   CT   DA   GC   GF
2010-01-19  5.0  2.0  2.0  4.0  1.0  1.0  3.0  4.0  5.0  3.0
2010-01-20  2.0  2.0  5.0  1.0  1.0  3.0  4.0  5.0  3.0  4.0
2010-01-21  5.0  2.0  2.0  4.0  1.0  1.0  3.0  4.0  5.0  3.0

如果要使用整数，请使用astype：

np.ceil(df.rank(axis=1, pct=True).mul(5)).astype(int)

甚至更好 从熊猫版本 0.24.0 开始，我们有nullable integer类型：Int64。
所以我们可以使用：

np.ceil(df.rank(axis=1, pct=True).mul(5)).astype('Int64')

Output

            AC  BO  C  CCM  CL  CRD  CT  DA  GC  GF
2010-01-19   5   2  2    4   1    1   3   4   5   3
2010-01-20   2   2  5    1   1    3   4   5   3   4
2010-01-21   5   2  2    4   1    1   3   4   5   3

---

方法2 scipy.stats.percentileofscore

d = df.apply(lambda x: [np.ceil(stats.percentileofscore(x, a, 'rank')*0.05) for a in x], axis=1).values

pd.DataFrame(data=np.concatenate(d).reshape(d.shape[0], len(d[0])), 
             columns=df.columns, 
             dtype='int', 
             index=df.index)

Output

            AC  BO  C  CCM  CL  CRD  CT  DA  GC  GF
2010-01-19   5   2  2    4   1    1   3   4   5   3
2010-01-20   2   2  5    1   1    3   4   5   3   4
2010-01-21   5   2  2    4   1    1   3   4   5   3