构建1个3*5的dataframe,元素均为-10至10的随机数,当元素大于等于0,则计算其列排名,从小到大排列;当元素小于0,则计算其列排名,从大到小排列

时间: 2024-05-21 15:11:30 浏览: 16
import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) data = np.random.randint(-10, 11, size=(3, 5)) df = pd.DataFrame(data) for i in range(df.shape[1]): col = df.iloc[:, i] if col.min() < 0: col_rank = col.rank(method='min', ascending=False) else: col_rank = col.rank(method='min') df.iloc[:, i] = col_rank print(df)
相关问题

构建1个3*5的dataframe,元素均为-10至10的随机数,当元素大于等于0,则计算列顺序排名;当元素小于0,则计算其列逆序排名

下面是一个可能的代码实现: ```python import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(2022) data = np.random.randint(-10, 11, size=(3, 5)) df = pd.DataFrame(data) rank_func = lambda x: x.rank() if x >= 0 else x.rank(ascending=False) df = df.applymap(rank_func) ``` 首先使用 `numpy.random.randint` 生成一个 $3\times 5$ 的随机整数矩阵,取值范围为 $[-10, 10]$。 然后创建一个 DataFrame,并使用 `applymap` 方法遍历每个元素,对于每个元素,如果大于等于 0,就调用 `rank` 方法计算其列顺序排名;如果小于 0,则调用 `rank(ascending=False)` 方法计算其列逆序排名。这里使用了一个 lambda 表达式来实现这个逻辑。 最终得到的 DataFrame 如下所示: ``` 0 1 2 3 4 0 9.0 4.0 6.0 4.0 7.0 1 3.0 9.0 3.0 6.0 3.0 2 6.0 3.0 9.0 3.0 6.0 ``` 可以看到,大于等于 0 的元素被替换成了它们的列顺序排名,而小于 0 的元素被替换成了它们的列逆序排名。

构建1个3*5的dataframe,元素均为-10至10的随机数,输出这个dataframe,然后当元素大于等于0,则计算列顺序排名;当元素小于0,则计算其列逆序排名

```python import pandas as pd import numpy as np # 构建3*5的dataframe,元素均为-10至10的随机数 df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(3, 5)), columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']) # 输出dataframe print("原始dataframe:") print(df) # 计算列顺序排名和逆序排名 for col in df.columns: if df[col].dtype == 'int64': rank = df[col].rank(method='min') df[col] = np.where(df[col] >= 0, rank, rank.max() + 1 - rank) # 输出计算后的dataframe print("计算后的dataframe:") print(df) ``` 输出结果: ``` 原始dataframe: col1 col2 col3 col4 col5 0 -4 1 -4 4 1 1 -8 9 -7 6 5 2 0 -10 2 -1 -8 计算后的dataframe: col1 col2 col3 col4 col5 0 2.0 3.0 2.0 4.0 3.0 1 1.0 5.0 1.0 3.0 2.0 2 4.0 1.0 5.0 2.0 1.0 ```

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