Python pandas.core.window.expanding.Expanding.rank用法及代码示例

用法:
Expanding.rank(method='average', ascending=True, pct=False, **kwargs)

计算扩展等级。

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

如何对具有相同值(即平局)的记录组进行排名：

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。

**kwargs：

为了 NumPy 的兼容性，不会对结果产生影响。

Series或DataFrame

返回类型与 np.float64 dtype 的原始对象相同。

>>> s = pd.Series([1, 4, 2, 3, 5, 3])
>>> s.expanding().rank()
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    3.5
dtype:float64

>>> s.expanding().rank(method="max")
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    4.0
dtype:float64

>>> s.expanding().rank(method="min")
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    3.0
4    5.0
5    3.0
dtype:float64

相关用法

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.core.window.expanding.Expanding.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。