如何在熊猫的每一行中对价值进行排名

Question

我想对熊猫每一行中的值进行排名，那么该怎么做呢？ 数据如下：

   a            b            c          
0.000121    -0.000034   -0.000455   
-0.000265   -0.000007   -0.000009   

所需结果如下：

   a            b            c         a_rank        b_rank       c_rank          
0.000121    -0.000034   -0.000455         1            2            3
-0.000265   -0.000007   -0.000009         3            1            2 

感谢您的帮助！

Answer 1

将DataFrame.rank与参数axis=1和ascending=False一起使用，将DataFrame.add_suffix添加到频道列名称中，并将DataFrame.join添加到原始位置：

df = df.join(df.rank(axis=1, ascending=False).astype(int).add_suffix('_rank'))
print (df)
          a         b         c  a_rank  b_rank  c_rank
0  0.000121 -0.000034 -0.000455       1       2       3
1 -0.000265 -0.000007 -0.000009       3       1       2

Answer 2

在axis=1和DataFrame.rank上使用DataFrame.add_suffix：

df = pd.concat([df, df.rank(axis=1, ascending=False).add_suffix('_rank').astype(int)], axis=1)

          a         b         c  a_rank  b_rank  c_rank
0  0.000121 -0.000034 -0.000455       1       2       3
1 -0.000265 -0.000007 -0.000009       3       1       2