Python pandas.core.window.expanding.Expanding.rank用法及代碼示例

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

計算擴展等級。

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

如何對具有相同值(即平局)的記錄組進行排名：

ascending：布爾值，默認為真

元素是否應按升序排列。

pct：布爾值，默認為 False

是否以百分位形式顯示返回的排名。

**kwargs：

為了 NumPy 的兼容性，不會對結果產生影響。

Series或DataFrame

返回類型與 np.float64 dtype 的原始對象相同。

>>> 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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.core.window.expanding.Expanding.rank。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。