1、默认是method = average,排名与排名之间存在跳跃 In [10]:obj = pd.Series([7, -5, 7, 4, 2, 0, 4]) In [11]:obj.rank() Out [11]: 0 6.5 # index=0与index=2都是7,按正常排名的话,应该是6、7。此处是用(6+7)/2 = 6.5标识 1 1.0 2 6.5 # index=0与index=2都是7,按正常排...
data['rank'] = data['column_name'].rank(method='method_name')其中，常用的排名方法包括：average：相同值的数据将分配平均排名（默认方法）min：相同值的数据将分配最低排名max：相同值的数据将分配最高排名first：相同值的数据将分配最先出现的排名dense：相同值的数据将分配连续的排名，没有间隔 例如，如果...
DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ...
method=min: 两人并列第 1 名,下一个人是第 3 名 method=dense: 两人并列第1名,下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值 ascending:正序和倒序 对df中列value_1进行排名: df['rank_1'] = df['value_1'].rank() df df['rank_1'] = df['value_1'].rank() ...
data['group_sort']=data['score'].groupby(data['name']).rank(ascending = 1,method = 'first') data['group_sort']=data['group_sort'].astype('int64') data 类似于数据库排序的Dense_rank data['group_sort']=data['score'].groupby(data['name']).rank(ascending = 1,method = 'dense') ...
DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False) 参数说明: axis --0表示按横轴,1表示按纵轴 method -- 排序方式:average、first、min、max、dense numeric_only -- 是否仅计算数值列 ...
会递延排名。`dense`方法与`first`方法相似，但相同数值的排名相同，后续排名不受影响，意味着相同数值的排名会紧密相连。通过上述理解`rank`函数的使用，你可以更灵活地在数据分析中进行排序操作，提高数据处理的效率与准确性。记住选择合适的`method`参数，能够根据具体需求获得更精准的排名结果。
df['Rank_First'] = df['Score'].rank(method='first') df['Rank_Dense'] = df['Score'].rank(method='dense') print(df) 相关问题与解答 Q1: rank()函数默认的排名起始值是多少? A1:rank()函数默认的排名起始值是1。 Q2: 如果两个数值相同,它们的排名也会相同吗?
因为我们在rank后面设置了这个方法: method= 'first' 它的的含义就是: 我们先看到那个数字,哪个数字的排名就优先! 所以这两个7 我们先看到最开头的,它按顺序是排在 第六名的,所以写作 6.0;同理第二个看到的就是第七名,写作 7.0。这样也可以理解两个 4 的排名写法了! 第三个例子,是关于降序排名的: ...
pandas 中讲究简洁(简单直接,语义清晰),所有上面说的排名都是统一使用 rank 方法实现。 先看"按出现次序"的排名:行2:调用 rank 方法,得到排名结果参数method='first' ,为按出现次序排名参数ascending=0 ,按 大到小 判断显然,这种排名是没啥作用,因为上面的 A2、A3 这2人要吵起来了,凭啥我不能拿第一!