pandas rank()列排名

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分类专栏： pandas学习 文章标签： pandas
于 2024-01-10 09:57:29 首次发布
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pandas的rank方法用于计算数据的排名，按照axis方向进行。默认axis=0，method='average'，即平级数据分配平均排名。参数包括method（'average', 'min', 'max', 'first', 'dense'），ascending（升序或降序），na_option（处理NaN的方式）和pct（是否显示百分比排名）。实例中展示了不同参数设置对排名的影响，包括空值处理、新增排序列和与groupby结合使用的情况。" 108871237,9720030,使用Web前端技术开发桌面应用：Electron实战,"['前端开发', 'Electron', '桌面应用开发', 'node.js']

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rank

rank方法的作用是计算出axis方向上各个data的排名（指出这些data排好序后的名次）

1 函数原型

Series.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True,pct=Fal
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Pandas排序和排名（四种排名方法）
小龙在线
10-04 2025
Pandas用rank排名，有四种排序方法，默认使用average在相等分组中，为各个值分配平均排名值；使用min和max在相等分组中的最小和最大排名值；使用first按值在原始数据中出现顺序分配排名值。Series和DataFrame支持索引和元素值排序，分别用sort_index和sort_values。
Pandas常用排序、排名方法（sort_index、sort_values、rank）（参数解析与实战）
步入烟尘的博客
04-30 1741
有时，我们可能需要更高级的排序自定义，例如根据自定义函数或条件进行排序。在这种情况下，可以使用key参数。# 创建一个DataFrame# 使用sort_values自定义排序规则print("根据Age列进行奇偶排序：\n", df_custom_sorted)在上述例子中，方法通过key参数，根据"Age"列的奇偶性进行排序。在本篇技术博客中，我们深入研究了Pandas中的排序和排名方法，包括sort_index和rank。
Python系列—-pandas的排序、排名
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Python系列—-pandas的排序、排名原数据.sort_index() 索引排序.sort_values() 值排序rank() 排名method参数通用参数总结别忘了点个赞支持一下再走哦~~ 这期主要跟大家介绍pandas的.sort_index()、.sort_values()和rank() 原数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'b':[1,2,3,2], 'a':[4,3,2,1], 'c':[1,3,8,2]}, index=[2,0,1,3]) s = pd.DataFrame([1,3,2,1,6], index=["a",
【Pandas】rank()
qq_41934715的博客
06-01 635
在处理数据时，rank() 通过设置 method 参数，可以达到与 SQL里窗口函数：row_number() / rank() / dense_rank()同样的功能。method 主要是对于相同记录如何输出的规定。( highest rank in the group）两个数值按对应序号的均值输出。( average rank in the group）两个数值按最大排名的序号输出。即在first排序结果的基础上，数值相同时，两个数值都按最大序号输出。
一周学会Pandas2 Python数据处理与分析-Pandas2位置排序计算操作
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java1234的博客
04-28 626
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Pandas中 的 rank() 函数 和 groupby 的 rank() 函数用法
Matrix_cc的博客
02-28 1万+
一、pandas中的rank()函数 首先随机初始化一组数，然后 data = pd.Series([1,2,3,4,5]) print(data) data = data.rank() print(data) 这里的rank()函数打印出来虽然和原数组没区别，但是这里rank表示的是次序，所以这里的1.0，2.0表示的是第一名和第二名 如果有重复值的话 data = pd.Series([1,1,2,2,3,3,4,4,5]) print(data) data = data.rank()
python pandas rank()详解
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m0_37813354的博客
11-14 1万+
目录 1函数原型 2 各参数的作用 1.1 axis 1.2 method 3ascending 4na_option 5pct名次是否为百分数 6 实例讲解 6.1 DataFrame 原始数据 6.1默认情况下 6.2根据值在原数据中出现的顺序排名 6.3为各组分配一个最小排名 6.3为各组分配一个最大排名 6.4为各组分配一个稠密度计算后的排名 ...
python Pandas.rank() 排名函数详解
small__roc的博客
08-01 8866
【代码】Pandas.rank() 函数详解。
【Pandas数据处理100例】（三十九）：Pandas中rank函数获取每个元素的排名
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11-29 430
该函数会返回DataFrame中每个元素按照从小到大顺序排序，元素所在行或列的索引axis：相对行还是列method：如果遇到相同值时的解决办法。
Pandas对数据进行排序标记（rank函数）
xiyu820312的博客
07-22 1275
Pandas对数据进行排序标记（rank函数） 现有一个问题： 数据是多个重复两遍的user_id，想新建一列，给重复的user_id标号，1和2。 具体功能如图： 使用groupby和rank函数即可实现上述功能。 具体代码如下： # 注： 这里是用user_id列对数据进行分组，然后对id列进行排序并且标号 df['rank_id'] = df.groupby('user_id').id.rank(ascending=1,method='first') rank的参数为： ascending: 排序
Python数据处理 Pandas的rank()函数排序
bingbangx的博客
06-29 3640
“ 用过sql中的row_number函数，习惯了他的方便，那么在pandas处理数据时，有没有类似的函数用来排序呢，当然也有，比如rank函数。”默认情况下：axis=0表示按索引排序；ascending=True排序按升序排列；pct=False表示不输出百分比；na_option='keep'表示空值不做处理。 下面将通过数据来学习下rank函数下各参数作用： 01 method：你想怎么排 更改参数method的可选项，其他默认参数不更改：first：表示按数值大小排列，如果数值相同时，
Pandas rank()函数排名的用法与解释
weixin_48477251的博客
06-16 7436
之前搜关于pandas rank（）函数的帖子，好几个大哥都是照搬书，当然也有一些大神直接一顿操作＋截图。我结合了书还有自己的理解，希望没有错误，也希望和我一样的新手能看懂。谢谢！！ 1. rank() 默认情况下，rank() 通过将平均排名分配到每个组打破平级关系。也就是说，如果有两组数值一样，那他们的排名将会被加在一起再除2. obj=pd.Series([3,5,-1,0,5,6]) print(obj) print(obj.rank()) 得到如图： 我们自己手动排一下，-1,0,3,5,5,6
Pandas Rank进行排序
TH_NUM的博客
07-11 3178
排序和排名 根据条件对Series对象或DataFrame对象的值排序（sorting）和排名(ranking)是一种重要的内置运算。 first: 对于相同的值按照出现的顺序排名 min: 对于相同的值都取小的排名 max:对于相同的值都取大的排名 import pandas as pd a=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[1,2,3]}) #对...
Pandas中的宝藏函数-rank()
简说Python的博客
09-05 1947
所谓的排名，就是一组数据，我们想要知道每一条数据在整体中的名次，需要的是输出名次，并不改变原数据结构。排序会改变原来的数据结构，且不会返回名次，这一点区别需要弄明白。初学的时候容易弄混淆。...
Pandas使用教程 - 数据排名与分位数 (rank, quantile)
qq_42568323的博客
02-21 1837
rank()用于对数据进行排名。通过设置不同的参数（method、na_option、ascending），可以灵活调整排名方式，适用于各种排序、分层和异常值检测场景。quantile()用于计算数据的分位数。分位数不仅能够描述数据的分布情况，还能作为数据分箱和风险评估的重要指标。
pandas的rank方法使用
田乐蒙的博客
02-03 481
降序（method=‘dense’）得到排名，之后按照分数由高到低排序并返回即可。方法用于对数据进行排名，它可以根据指定的规则为每个元素分配一个排名值。方法非常灵活，支持多种排名方法，适用于处理数值型数据。编写一个解决方案来查询分数的排名。，所以小值在前，大值在后。同时，排序方式也是默认的。指定排名顺序，默认升序。，所以看到的不是整数。
pandas rank函数
hahaha66888的博客
12-17 1524
rank函数：通过为各组分配一个平均排名的方式来破坏平级关系 对Series来说： 1、返回的是排名，把原数据升序（默认）后每个值所在的排名位置返回到原来所在的位置的索引所在的行。有相同的数时，取其排名平均（默认）作为值。     下面是我理解的过程： 2、rank参数为 method='first' 时，对于相同的数，先出现的数值排名靠前，不再取其平均位置，按顺序排名 3、参数为...
Pandas 数据处理-排序与排名的深度探索
一键难忘的博客
02-08 4730
Pandas是Python中广泛使用的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在数据分析过程中，经常需要对数据进行排序和排名，以便更好地理解和分析数据。本文将介绍Pandas中常用的排序、排名方法，包括`sort_index`、`sort_values`和`rank`，并通过代码实例和解析来演示它们的使用。
pandas 排序之rank
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03-14 738
排序之rank 排名（ranking）跟排序关系密切，切它会增设一个排名值（从1开始，一直到数组中有效数据的数量）。 它跟numpy.argsort产生的间接根据索引排序差不多，只不过它可以根据某种规则破坏平级关系。 默认情况下，rank是通过 “为各...
pandas增加一列排名
11-23
可以使用`rank()`函数在Pandas中增加一列排名。下面是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 'score': [80, 90, ...
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