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Pandas中的寶藏函數(shù)-rank()

 本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「AI入門學(xué)習(xí)」，作者小伍哥 。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系A(chǔ)I入門學(xué)習(xí)公眾號。

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所謂的排名，就是一組數(shù)據(jù)，我們想要知道每一條數(shù)據(jù)在整體中的名次，需要的是輸出名次，并不改變原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

排序會改變原來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，且不會返回名次，這一點區(qū)別需要弄明白。初學(xué)的時候容易弄混淆。

本文將通過一個實例，講清楚Pandas中rank()排名函數(shù)的應(yīng)用。下面是案例數(shù)據(jù)，包括我、張三以及唐宋八大家的語文考試成績。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import pandas as pd
    2. 
  
  
  
  
  2. data = pd.DataFrame({'班級':['1班','1班','1班','1班','1班','2班','2班','2班','2班','2班'],
    3. 
  
  
  
  
  3. '姓名':['韓愈','柳宗元','歐陽修','蘇洵','蘇軾','蘇轍','曾鞏','王安石','張三','小伍哥'],
    4. 
  
  
  
  
  4. '成績':[80,70,70,40,10,60,60,50,50,40]})
    5. 
  
  
  
  
  5. #姓名長度不一樣的，加個符號調(diào)整下，這該死的強(qiáng)迫癥
    6. 
  
  
  
  
  6. data['姓名'] = data['姓名'].str.rjust(3,'〇') 
    7.

一、DataFrame的正常排名

Pandas中的排名，函數(shù)為rank()，使用也比較簡單，需要注意的是各種排名的差異，需要進(jìn)行充分理解，這樣在實際應(yīng)用中才不會出錯。

函數(shù)用法：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. DataFrame.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,
    2. 
  
  
  
  
  2. na_option='keep',ascending=True,pct=False)
    3.

參數(shù)說明：

axis：0或'index'，1或'columns'，默認(rèn)0，沿著行或列計算排名

method：'average'，'min'，'max'，'first'，'dense'，默認(rèn)為'average'，如何對具有相同值(即ties)的記錄組進(jìn)行排名：

  • average：組的平均等級
  • min：組中最低的排名
  • max：組中最高等級
  • first : 按排列順序排列，依次排列
  • dense：類似于 ‘min’，但組之間的排名始終提高1

numeric_only：bool，是否僅僅計算數(shù)字型的columns，布爾值

na_option：{'keep'，'top'，'bottom'}，默認(rèn)為'keep'，NaN值是否參與排名及如何排名

  • keep：將NaN等級分配給NaN值
  • top：如果升序，則將最小等級分配給NaN值
  • bottom：如果升序，則將最高等級分配給NaN值。

ascending：bool，默認(rèn)為True，元素是否應(yīng)該按升序排名。

pct：bool，默認(rèn)為False，是否以百分比形式顯示返回的排名。

所有的參數(shù)中，最核心的參數(shù)是method，一共5種排名方法，下面對這5種方法進(jìn)行對比，應(yīng)用的時候更好的去選擇。

1、method='first'

當(dāng)method='first'時，當(dāng)里兩個人的分?jǐn)?shù)相同時，分?jǐn)?shù)相同的情況下，誰先出現(xiàn)誰的排名靠前(當(dāng)method取值為min，max，average時，都是要參考“順序排名”的)，表中的柳宗元和歐陽修分?jǐn)?shù)相同，但是柳宗元在表格的前面，所以排名第2，歐陽修排名第3。

班級

姓名

成績

成績(method='first')

1班

〇韓愈

50

1

1班

柳宗元

30

2

1班

歐陽修

30

3

1班

〇蘇洵

20

4

1班

〇蘇軾

10

5

代碼如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. #為了簡化，我們只選擇1班的成績來看
    2. 
  
  
  
  
  2. data_1 = data[data['班級']=='1班']
    3. 
  
  
  
  
  3. data_1['成績_first'] = data_1['成績'].rank(method='first',ascending=False)
    4. 
  
  
  
  
  4. data_1
    5. 
  
  
  
  
  5.    班級   姓名  成績  成績_first
    6. 
  
  
  
  
  6. 0  1班  〇韓愈  50       1.0
    7. 
  
  
  
  
  7. 1  1班  柳宗元  30       2.0
    8. 
  
  
  
  
  8. 2  1班  歐陽修  30       3.0
    9. 
  
  
  
  
  9. 3  1班  〇蘇洵  20       4.0
    10. 
  
  
  
  
  10. 4  1班  〇蘇軾  10       5.0
    11.

2、method='min'

當(dāng)method='min'時，成績相同的同學(xué)，取在順序排名中最小的那個排名作為該值的排名，會出現(xiàn)名次跳空，柳宗元和歐陽修分?jǐn)?shù)相同，在上面的排名中，分別排第2、第3，所以這里取兩個中最小的為排名名次2作為共同的名次。

班級

姓名

成績

成績(method='min')

1班

〇韓愈

50

1

1班

柳宗元

30

2

1班

歐陽修

30

2

1班

〇蘇洵

20

4

1班

〇蘇軾

10

5

代碼如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. data_1 = data[data['班級']=='1班']
    2. 
  
  
  
  
  2. data_1['成績_min'] = data_1['成績'].rank(method='min',ascending=False)
    3. 
  
  
  
  
  3. data_1
    4. 
  
  
  
  
  4.    班級   姓名  成績  成績_min
    5. 
  
  
  
  
  5. 0  1班  〇韓愈  50     1.0
    6. 
  
  
  
  
  6. 1  1班  柳宗元  30     2.0
    7. 
  
  
  
  
  7. 2  1班  歐陽修  30     2.0
    8. 
  
  
  
  
  8. 3  1班  〇蘇洵  20     4.0
    9. 
  
  
  
  
  9. 4  1班  〇蘇軾  10     5.0
    10.

3、method='max'

當(dāng)method='max'時，與上面的min相反，成績相同的同學(xué)，取在順序排名中最大的那個排名作為該值的排名，，會出現(xiàn)名次跳空，柳宗元和歐陽修分?jǐn)?shù)相同，在順序排名中，分別排第2、第3，所以這里取兩個中最大的為排名名次3作為共同的名次。

班級

姓名

成績

成績_max

1班

〇韓愈

50

1

1班

柳宗元

30

3

1班

歐陽修

30

3

1班

〇蘇洵

20

4

1班

〇蘇軾

10

5

代碼如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. data_1 = data[data['班級']=='1班']
    2. 
  
  
  
  
  2. data_1['成績_max'] = data_1['成績'].rank(method='max',ascending=False)
    3. 
  
  
  
  
  3. data_1
    4. 
  
  
  
  
  4.    班級   姓名  成績  成績_max
    5. 
  
  
  
  
  5. 0  1班  〇韓愈  50     1.0
    6. 
  
  
  
  
  6. 1  1班  柳宗元  30     3.0
    7. 
  
  
  
  
  7. 2  1班  歐陽修  30     3.0
    8. 
  
  
  
  
  8. 3  1班  〇蘇洵  20     4.0
    9. 
  
  
  
  
  9. 4  1班  〇蘇軾  10     5.0
    10.

4、method='dense'

method='dense'，dense是稠密的意思，即相同成績的同學(xué)排名相同，其他依次加1即可，不會出現(xiàn)名次跳空的情況。柳宗元和歐陽修分?jǐn)?shù)相同，在上面的排名中，分別排第2、第3，取相同排名2，這個看上去和min一樣的，但是下一名的排名發(fā)生了變化，〇蘇洵同學(xué)從第4名排到了第3名，排名數(shù)字連續(xù)的，沒有跳躍。

班級

姓名

成績

成績_dense

1班

〇韓愈

50

1

1班

柳宗元

30

2

1班

歐陽修

30

2

1班

〇蘇洵

20

3

1班

〇蘇軾

10

4

代碼如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. data_1 = data[data['班級']=='1班']
    2. 
  
  
  
  
  2. data_1['成績_dense'] = data_1['成績'].rank(method='dense',ascending=False)
    3. 
  
  
  
  
  3. data_1
    4. 
  
  
  
  
  4.    班級   姓名  成績  成績_dense
    5. 
  
  
  
  
  5. 0  1班  〇韓愈  50       1.0
    6. 
  
  
  
  
  6. 1  1班  柳宗元  30       2.0
    7. 
  
  
  
  
  7. 2  1班  歐陽修  30       2.0
    8. 
  
  
  
  
  8. 3  1班  〇蘇洵  20       3.0
    9. 
  
  
  
  
  9. 4  1班  〇蘇軾  10       4.0
    10.

5、method='average'

當(dāng)method='average'或者默認(rèn)值時，成績相同時，取順序排名中所有名次之和除以該成績的個數(shù)，即為該成績的名次;比如上述排名中，30排名為2,3，那么 30的排名 = (2+3)/2=2.5，成績?yōu)?0的同學(xué)只有1個，且排名為1，那50的排名就位1/1=1。

班級

姓名

成績

成績_average

1班

〇韓愈

50

1

1班

柳宗元

30

2.5

1班

歐陽修

30

2.5

1班

〇蘇洵

20

4

1班

〇蘇軾

10

5

代碼如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. data_1 = data[data['班級']=='1班']
    2. 
  
  
  
  
  2. data_1['成績_average'] = data_1['成績'].rank(method='average',ascending=False)
    3. 
  
  
  
  
  3. data_1
    4. 
  
  
  
  
  4.    班級   姓名  成績  成績_average
    5. 
  
  
  
  
  5. 0  1班  〇韓愈  50         1.0
    6. 
  
  
  
  
  6. 1  1班  柳宗元  30         2.5
    7. 
  
  
  
  
  7. 2  1班  歐陽修  30         2.5
    8. 
  
  
  
  
  8. 3  1班  〇蘇洵  20         4.0
    9. 
  
  
  
  
  9. 4  1班  〇蘇軾  10         5.0
    10.

綜合上面的所有排名類型類型整體對比看看：

  • 班級

    姓名

    成績

    rank

    rank_min

    rank_max

    rank_first

    rank_dense

    1班

    〇韓愈

    50

    1

    1

    1

    1

    1

    1班

    柳宗元

    30

    2.5

    2

    3

    2

    2

    1班

    歐陽修

    30

    2.5

    http://www.5511xx.com/article/ccciiep.html

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