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Python pandas.Series.rank用法及代码示例


用法:

Series.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

沿轴计算数值数据等级(1 到 n)。

默认情况下，为相等的值分配一个排名，该排名是这些值排名的平均值。

参数：

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默认 0

直接排名的索引。

method：{‘average’, ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’}，默认 ‘average’

如何对具有相同值(即平局)的记录组进行排名：

  • 平均：组的平均排名

  • min：组中最低的排名

  • max：组中最高的排名

  • 第一个：按照它们在数组中出现的顺序分配的等级

  • 密集：类似于‘min’，但组间排名总是增加 1。

numeric_only：布尔型，可选

对于 DataFrame 对象，如果设置为 True，则仅对数字列进行排名。

na_option：{‘keep’, ‘top’, ‘bottom’}，默认 ‘keep’

如何对 NaN 值进行排名：

  • 保持：将 NaN 等级分配给 NaN 值

  • 顶部：将最低等级分配给 NaN 值

  • 底部：将最高等级分配给 NaN 值

ascending：布尔值，默认为真

元素是否应按升序排列。

pct：布尔值，默认为 False

是否以百分位形式显示返回的排名。

返回：

与调用者相同的类型

返回以数据等级为值的系列或数据帧。

例子：

>>> df = pd.DataFrame(data={'Animal':['cat', 'penguin', 'dog',
...                                    'spider', 'snake'],
...                         'Number_legs':[4, 2, 4, 8, np.nan]})
>>> df
    Animal  Number_legs
0      cat          4.0
1  penguin          2.0
2      dog          4.0
3   spider          8.0
4    snake          NaN

以下示例显示了该方法在使用上述参数时的行为方式：

  • default_rank：这是不使用任何参数的默认行为。

  • max_rank：设置 method = 'max' 具有相同值的记录使用最高排名(例如：由于 ‘cat’ and ‘dog’ 都在第 2 和第 3 位，因此分配 3 位。)

  • NA_bottom:choosing na_option = 'bottom' ，如果存在具有 NaN 值的记录，则将它们放置在排名的底部。

  • pct_rank：设置pct = True时，排名以百分排名表示。

>>> df['default_rank'] = df['Number_legs'].rank()
>>> df['max_rank'] = df['Number_legs'].rank(method='max')
>>> df['NA_bottom'] = df['Number_legs'].rank(na_option='bottom')
>>> df['pct_rank'] = df['Number_legs'].rank(pct=True)
>>> df
    Animal  Number_legs  default_rank  max_rank  NA_bottom  pct_rank
0      cat          4.0           2.5       3.0        2.5     0.625
1  penguin          2.0           1.0       1.0        1.0     0.250
2      dog          4.0           2.5       3.0        2.5     0.625
3   spider          8.0           4.0       4.0        4.0     1.000
4    snake          NaN           NaN       NaN        5.0       NaN

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.rank。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。