pandas rank
时间: 2023-08-09 16:09:09 浏览: 103
函数的作用是什么?有哪些参数可以使用?
回答: pandas的rank()函数用于计算数据的排名。它可以根据不同的参数进行排名,包括默认情况下的平均排名、最小排名和稠密排名。rank()函数还可以使用method参数来指定排名的方法,包括"average"、"min"、"max"和"first"等。[1][2][3]
相关问题
pandas rank 百分比
pandas中的rank()函数可以用来计算数据的排名,其中包括默认排名、最大排名、NA值排名和百分比排名等。百分比排名是指将每个值转换为其在数据集中的百分比排名。例如,如果一个值的排名是第二,而数据集中有五个值,则该值的百分比排名为40%。可以通过在rank()函数中设置参数pct=True来计算百分比排名。
下面是一个例子:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df['A_rank'] = df['A'].rank()
df['B_pct_rank'] = df['B'].rank(pct=True)
在上面的例子中,我们创建了一个包含两列数据的DataFrame,然后使用rank()函数计算了'A'列的默认排名和'B'列的百分比排名。最后,我们将这些排名添加到了DataFrame中。
pandas rank method
The rank() method in Pandas is used to compute numerical data ranks (1 through n) along a specific axis. It assigns ranks to each element of a Series or DataFrame based on the order in which they appear.
Syntax: `DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)`
Parameters:
- axis: int or string value, 0 (default) or ‘index’ for row-wise ranking and 1 or ‘columns’ for column-wise ranking.
- method: optional (default is ‘average’), method used for assigning ranks to tied elements. Other options are ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’.
- numeric_only: bool or None (default), if True, only the numeric columns will be ranked.
- na_option: optional (default is ‘keep’), how to handle NaN values. Other options are ‘top’, ‘bottom’ and None.
- ascending: bool or list of bools (default is True), if True, the ranks are assigned in ascending order, otherwise in descending order.
- pct: bool (default is False), if True, the percentile rank of each element is returned instead of its ordinal rank.
Returns: DataFrame or Series with values ranging from 1 to n, where n is the number of non-null values.
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