python pandas排名

Python pandas是一种优秀的数据处理和分析的开发库，可以实现各种数据排名操作，排名通常指定定量变量每组的排名。下面就介绍一下python pandas排名的相关知识。

在Python Pandas中，我们可以使用rank()函数来对数据进行排名操作。rank()函数有以下几个参数：

- axis：指定对哪个轴进行排名，0表示行，1表示列，默认为0。
- method：指定排名方法，average、min、max、first、dense，其中average为默认值。average表示采用平均排名，如果有两个数据相等，则排名取平均值。min表示取最小排名，max表示取最大排名，first表示按照出现顺序排名，dense表示一组中有多个数据和它排名相等时，排名都会取最小值。
- ascending：指定排名的升序或降序（默认为True，即升序）。

一个常见的例子是对DataFrame中的某一列数据进行排名操作：

import pandas as pd

data = {
    'name':['A','B','C','D','E'],
    'score':[60,70,80,90,80]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['rank'] = df['score'].rank(method='min',ascending=False)

print(df)

输出结果为：

name  score  rank
0    A     60   5.0
1    B     70   4.0
2    C     80   2.5
3    D     90   1.0
4    E     80   2.5

这里我们对score列进行了排名操作，并将排名结果存入新的一列rank中。可以看到，score为60的数据排名最后，score为90的数据排名第一，score为80的数据排名第2.5名和第2.5名。

除了对DataFrame中的某列进行排名，还可以使用groupby函数对数据进行分组操作，然后再对每组数据进行排名：

import pandas as pd

data = {
    'group':['A','A','B','B','C'],
    'score':[60,70,80,90,80]
}
df = pd.DataFrame(data)

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

print(df)

输出结果为：

group  score  rank
0     A     60   2.0
1     A     70   1.0
2     B     80   2.0
3     B     90   1.0
4     C     80   1.0

这里我们根据group列对数据进行分组，然后分别对每组的score列进行排名操作，并将排名结果存入新的一列rank中。可以看到，group为A的数据中，score为60的数据排名第二，score为70的数据排名第一。group为B的数据中，score为80的数据排名第二，score为90的数据排名第一。group为C的数据中，score为80的数据排名第一。