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Python pandas.core.window.rolling.Rolling.rank用法及代码示例


用法:

Rolling.rank(method='average', ascending=True, pct=False, **kwargs)

计算滚动等级。

参数：

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：

  • 平均：组的平均排名

  • min：组中最低的排名

  • max：组中最高的排名

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。

返回：

Series或DataFrame

返回类型与 np.float64 dtype 的原始对象相同。

例子：

>>> s = pd.Series([1, 4, 2, 3, 5, 3])
>>> s.rolling(3).rank()
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    2.0
4    3.0
5    1.5
dtype:float64
>>> s.rolling(3).rank(method="max")
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    2.0
4    3.0
5    2.0
dtype:float64
>>> s.rolling(3).rank(method="min")
0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    2.0
4    3.0
5    1.0
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.rolling.Rolling.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。