pandas dataframe rank 排名方法

最新推荐文章于 2025-05-25 00:15:00 发布
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本文详细解析了Python pandas库中rank()函数的使用方法，包括参数说明、不同'method'选项的解释，并通过实例演示如何根据行或列进行排名，以及如何设置排序和百分比显示。
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rank()用法

rank()主要实现对DataFrame中的数据进行排名，这是一个很有意思的方法，比如当你要想知道每个学员在班里的成绩排名，通过这个方法，一目了然

df.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True,pct=False)方法原型

axis 0/1 根据行或者列进行计算

method

取值为'average'，'first'，'min'， 'max'，'dense'

"first": 第一个，谁出现的位置靠前，谁的排名靠前。比如A, B两个人的分数都是95，在分数总排名里为2，则A为第2名B为第3名

"min": 当A,B两个人的分数都是95，在分数总排名里为2，则A、B都为第2名，下一个为第4名

"max": 当A,B两个人的分数都是95，在分数总排名里为2，则A、B都为第3名，下一个为第4名

"dense": 当A,B两个人的分数都是95，在分数总排名里为2，则A为第2名B为第3名，下一个为第4名

ascending 排序方法，True/False

pct 百分比显示排名，True/False

ascending 排序方法，True/False

numeric_only True/False 是否仅对数字进行排名

下面通过代码进行方法解释

以下代码截图来自Jupyter中文集成版(Python整合版)

Git地址：

https://github.com/DaiMaBang/Jupytericon-default.png?t=M1FBhttps://github.com/DaiMaBang/Jupyter

 

 

 

 

 

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### 三级标题：pandas DataFrame 的 rank 方法支持情况 pandas 中的 DataFrame 确实支持 `rank` 方法，该方法可用于计算 DataFrame 中每个元素在其列或行中的排名。默认情况下，`rank` 方法按列进行计算，并使用平均排名法（`method='average'），同时保留 NaN 值。该方法不会修改原始 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame 或 Series，其中包含排名结果[^3]。 以下是一个使用 `rank` 方法的示例： ```python import pandas as pd # 构造示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'col1': [10, 20, 10, 30] }) # 计算排名 print(df['col1'].rank(method='min', ascending=False)) ``` 输出结果为： ``` 0 4.0 1 2.0 2 1.0 3 2.0 Name: col1, dtype: float64 ``` 该示例展示了如何使用 `rank` 方法计算列 `col1` 的排名，其中 `method='min'` 表示在遇到重复值时使用最小排名[^1]。 ### 三级标题：rank 方法的参数说明 `rank` 方法具有多个参数，用于控制排名行为，包括： - `axis`: 指定按行（`axis=1`）还是按列（`axis=0`）进行排名。 - `method`: 指定排名方法，如 `'average'`、`'min'`、`'max'` 等。 - `numeric_only`: 是否仅对数值型列进行排名，默认为 `None`。 - `na_option`: 控制如何处理 NaN 值，可选 `'keep'`、`'top'` 或 `'bottom'`。 - `ascending`: 指定排名顺序，默认为升序。 - `pct`: 如果为 `True`，则排名以百分等级表示[^2]。 ### 三级标题：适用场景与注意事项 `rank` 方法适用于多种场景，例如： - **特征工程**：构造排名特征，如“历史排名”或“相对位置”。 - **数据分析**：分析变量的相对大小关系。 - **可视化准备**：生成排名数据用于图表展示。 - **模型评估**：计算预测值的排名误差（Ranking Loss）。 需要注意的是，`rank` 方法默认仅适用于数值型列（如 `int` 或 `float`），除非设置 `numeric_only=True`。此外，`rank` 方法支持处理 NaN 值，并通过 `na_option` 参数控制其排名方式[^4]。 ### 三级标题：不同排名方法的示例 以下示例展示了不同排名方法的行为差异： ```python df = pd.DataFrame({ 'Number_legs': [4.0, 2.0, 4.0, 8.0, None] }) df['default_rank'] = df['Number_legs'].rank() df['max_rank'] = df['Number_legs'].rank(method='max') df['NA_bottom'] = df['Number_legs'].rank(na_option='bottom') df['pct_rank'] = df['Number_legs'].rank(pct=True) print(df) ``` 输出结果为： ``` Number_legs default_rank max_rank NA_bottom pct_rank 0 4.0 2.5 3.0 2.5 0.625 1 2.0 1.0 1.0 1.0 0.250 2 4.0 2.5 3.0 2.5 0.625 3 8.0 4.0 4.0 4.0 1.000 4 NaN NaN NaN 5.0 NaN ``` 该示例展示了默认排名、最大排名、将 NaN 放在底部排名以及百分等级排名的不同结果[^4]。
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