python3中的rank函数

本文详细解析了Pandas库中的rank函数使用方法,通过具体示例说明了如何对Series数据进行排名,特别是在遇到相同数值时如何处理排名,适用于数据分析和处理初学者。

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转载自:
https://blog.youkuaiyun.com/qq_24753293/article/details/80694831
网上存在这么一个例子

obj = pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4])
obj.rank()

输出为:

0    6.5
1    1.0
2    6.5
3    4.5
4    3.0
5    2.0
6    4.5
dtype: float64

之前一直没弄懂是啥意思 这里解释下

rank 表示在这个数在原来的向量中排第几名,有相同的数,按最小排序,取平均(默认)。这里解释下

0 6.5 这里的0就是值得obj中的第一个数 也就是7 应该排名第七 但是第六名和第七名都一样 取平均值
1 1.0 这里的1指的是obj中的第二个数 也就是-5 排名第一名 (按最小值排序)
2 6.5 以此类推
3 4.5
4 3.0
5 2.0
6 4.5


作者:妖白
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/qq_24753293/article/details/80694831
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