Pandas在DataFrame中更快速的对子组中的行进行排名

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas DataFrame更快速地对子组中的行进行排名。排名是一种计算方法，用于对数据进行排序并分配排名。在Pandas DataFrame中，排名可以通过两种方法实现：使用rank（）方法或使用groupby（）方法进行细分和排序。

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使用rank（）方法进行排名

Pandas DataFrame中rank（）方法可用于对整个DataFrame或DataFrame的特定子集执行排名。以下是rank（）方法功能的示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Fred', 'Gary', 'Helen', 'Ivan'],
        'group': ['X', 'X', 'X', 'Y', 'Y', 'Y', 'Z', 'Z', 'Z'],
        'score': [58, 92, 79, 62, 96, 64, 85, 80, 66]
        }
df = pd.DataFrame(data)

df['rank'] = df['score'].rank(method='dense', ascending=False)
print(df)

在此示例中，我们首先创建一个包含学生名称，小组和分数的DataFrame。然后，我们使用“dense”法对DataFrame的“score”列进行排名。在此示例中，我们将根据分数从高到低排列，并将接收到的排名分配给DataFrame的’ rank’列。最后，我们将DataFrame打印出来，以查看获取的排名的正确性。

使用groupby（）方法对子组进行排名

在某些情况下，我们需要在DataFrame的子组上执行排名。这可以使用groupby（）方法轻松完成。在此示例中，我们将按分组列对DataFrame进行分组，然后根据分数列对每个子组进行排名：

grouped = df.groupby('group', group_keys=False).apply(lambda subf: subf.assign(rnk=subf.score.rank(method='first', ascending=False)))

print(grouped)

在此示例中，我们创建了一个组合对象，其中DataFrame按小组列分组并将分数从高到低进行排名。然后，我们在每个子组上应用了分配排名的匿名函数。请注意，我们使用first方法而不是dense方法计算排名。最后，我们将DataFrame打印出来，以查看正确分组和排名的一致性。

总结

在本文中，我们讨论了如何使用Pandas DataFrame更快速地对子组中的行进行排名。我们介绍了rank（）方法和groupby（）方法，并提供了示例来演示两种方法的工作方式。使用这些技巧将有助于大大缩短排名操作所需的时间，并为数据分析人员提供更灵活和强大的工具。