Python DataFrame Rank详解
作者：Python老吕
Python DataFrame Rank
一、引言
在数据处理和分析中，我们经常需要对数据进行排序或赋予排名。在Python的pandas库中，DataFrame对象提供了一个方便的rank()方法，用于计算数据的排名。
这个方法在数据分析和竞赛中特别有用，可以帮助我们快速了解数据的相对位置。
二、DataFrame的rank()方法
1. 基本用法
rank()方法可以对DataFrame中的数据进行排名。默认情况下，它会根据每列的值进行排名，并且会处理缺失值（NaN）和重复值。
下面是一个简单的示例：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3], 'B': [4, 1, 1, 5, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对DataFrame进行排名
ranked_df = df.rank()
print(ranked_df)输出：
A B
0 1.0 4.0
1 2.0 1.0
2 2.0 1.0
3 3.0 5.0
4 3.0 5.0
5 3.0 6.0
在这个示例中，我们创建了一个包含两列（A和B）的DataFrame。然后，我们使用rank()方法对其进行排名。
结果是一个新的DataFrame，其中包含了原始数据的排名。
2. 处理重复值
默认情况下，当遇到重复值时，rank()方法会分配平均排名。
例如，在上面的示例中，第1列（A）中的2和第3列的2都被赋予了相同的排名（2.0）。
如果你想改变这种行为（例如，总是给最小的值分配最小的排名），你可以使用method参数。
3. 使用method参数
method参数控制如何处理平级关系。它可以接受以下几个值：
- ‘average’（默认）：平级关系的项将获得相同的平均排名。
- ‘first’：类似平均等级制，但是却跳过后续等级。例如，1, 2, 2, 4 将被赋予排名 1, 2, 2, 4。
- ‘min’：使用最小排名。
- ‘max’：使用最大排名。
- ‘dense’：类似于’min’，但是如果有多个第一名，则下一个是第二名。例如，1, 2, 2, 3 将被赋予排名 1, 2, 2, 3。
下面是一个使用method='min'的示例：
ranked_df_min = df.rank(method='min') print(ranked_df_min)
输出：
A B
0 1.0 4.0
1 2.0 1.0
2 2.0 1.0
3 3.0 5.0
4 4.0 5.0
5 5.0 6.0
在这个示例中，当遇到重复值时，我们使用’min’方法将最小的排名分配给这些值。因此，第1列（A）中的第4个和第5个3被赋予了排名4和5，而不是默认的3.0。
三、其他参数
除了method参数之外，rank()方法还提供了其他一些有用的参数，以满足不同场景的需求。
1. ascending参数
默认情况下，rank()方法按照升序对数据进行排名（即较小的值获得较小的排名）。如果你想按照降序排名，可以设置ascending=False。
示例：
ranked_df_desc = df.rank(ascending=False) print(ranked_df_desc)
输出：
A B
0 1.0 2.0
1 3.5 6.0
2 3.5 6.0
3 2.0 1.0
4 2.0 1.0
5 1.0 3.0
在这个示例中，我们按照降序对DataFrame进行了排名。
2. axis参数
默认情况下，rank()方法沿着列（axis=0）对数据进行排名。
如果你想沿着行（axis=1）进行排名，可以设置axis=1。
示例：
ranked_df_axis1 = df.rank(axis=1) print(ranked_df_axis1)
输出：
A B
0 1 1
1 2 1
2 2 1
3 1 1
4 1 1
5 1 1
在这个示例中，我们对DataFrame的每一行进行了排名。因为每一行中的值都是唯一的，所以排名都是1。
3. numeric_only参数
如果你的DataFrame包含非数值列（如字符串或日期），并且你只想对数值列进行排名，可以设置numeric_only=True。
这样，rank()方法将只处理数值列，并忽略其他类型的列。
4. na_option参数
默认情况下，rank()方法将NaN值视为最大的值（即它们将获得最大的排名）。
如果你想改变这种行为（例如，将NaN值视为最小的值或忽略它们），可以使用na_option参数。该参数接受以下几个值：
- ‘keep’（默认）：保留NaN值，并将它们视为最大的值。
- ‘top’：将NaN值视为最小的值。
- ‘bottom’：将NaN值视为最大的值（与默认行为相同）。
5. 自定义排名规则
除了上述参数外，你还可以使用key参数传递一个自定义函数，以定义自己的排名规则。
这个函数将应用于DataFrame的每个元素，并返回用于排名的值。
总结
rank()方法是pandas库中一个非常有用的函数，用于计算DataFrame中数据的排名。
通过合理使用不同的参数和选项，你可以根据自己的需求对数据进行排名和分析。
无论是在数据分析项目中还是在数据科学竞赛中，rank()方法都是一个强大的工具，可以帮助你深入了解数据的相对位置和分布情况。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。