pandas增加一列排名

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：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'score': [80, 90, 70, 60, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用rank()函数增加一列排名
df['rank'] = df['score'].rank(ascending=False)

# 打印输出DataFrame
print(df)

输出结果如下：

       name  score  rank
0     Alice     80   3.0
1       Bob     90   1.0
2   Charlie     70   4.0
3     David     60   5.0
4     Emily     85   2.0

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含姓名和分数的DataFrame。然后，使用`rank()`函数对分数列进行排名，并将排名结果存储在一个新的列中。最后，打印输出包含排名结果的DataFrame。

相关问题

pandas 按某列值排序后，新增一列排名

在pandas中，你可以通过`sort_values()`对数据框按照指定列进行排序，然后利用`rank()`函数为每个行添加一个新的排名列。以下是如何操作的一个简单步骤：

import pandas as pd

# 假设df是一个数据框，你想要按'score'列排序
df = pd.DataFrame({
   'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
   'score': [80, 90, 75, 85, 95],
})

# 首先按'score'列降序排序
sorted_df = df.sort_values(by='score', ascending=False)

# 然后计算排名，method参数可以选择'average'（平均排名），'min'（最小计数排名），默认为'first'（第一个计数排名）
sorted_df['Rank'] = sorted_df.groupby('score').ngroup() + 1

print(sorted_df)

这将输出一个新的数据框，其中原有的'score'列保持不变，并且添加了一个新的'Rank'列，表示每个记录在得分相同的情况下按照排序顺序给出的排名。

根据某一列排名并将排名添加至新的一列

要根据DataFrame中的某一列进行排名，并将排名添加到新的一列中，可以使用pandas的`rank()`函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加排名列
df['Rank'] = df['A'].rank()

# 打印结果
print(df)

在上述代码中，我们创建了一个示例的DataFrame `df`，其中列"A"包含了一些数值。然后，我们使用`rank()`函数对列"A"中的数值进行排名，并将排名结果添加到新的列"Rank"中。

这样，你就可以得到一个新的DataFrame `df`，其中包含了原始数据以及根据列"A"进行排名后的结果。

需要注意的是，默认情况下，`rank()`函数会给出相同数值的元素相同的排名，并且使用平均排名方式处理相同排名的情况。如果你想改变排名方式，可以参考pandas文档中关于`rank()`函数的更多参数和选项。