df.rolling(10).rank(ascending=False)是什么意思

这是一个 pandas DataFrame 对象的 rolling 方法，它的作用是在时间窗口内对数据进行排名，其中时间窗口的大小为 10。ascending=False 表示排名是按照降序进行的，即排名靠前的值越大。具体来说，对于每个时间点，rolling 方法会选取该时间点及之前的 10 个数据，对这 10 个数据进行排名，并返回一个与原始数据相同大小的 DataFrame 对象。

相关问题

df.rolling(10).rank(ascending=False)

This code is used to calculate the rank of each element in a rolling window of size 10.

The rolling() function is used to create a rolling window object with a window size of 10.

The rank() function is then applied to this rolling window object. The rank() function calculates the rank of each element in the given axis, with 1 being the highest rank. The ascending=False parameter is used to calculate the rank in descending order.

So, the output of this code will be a DataFrame with the same shape as the original DataFrame, where each element represents the rank of that element in its corresponding rolling window of size 10.

import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv('高校.csv',index_col='地区',sep=',',encoding='utf-8') print(df.head()) data= df.sort_values(by='毕（结）业生数', ascending=False) print(data.head(10)) print(data.describe()) data2=data['#女.1']/data['招生数'] data2=data2.sort_values(ascending=False) print(data2.head(10)) data4=data['授予学位数']-data['毕（结）业生数'] data4=data4.sort_values(ascending=False) print(data4.head(10))有什么问题

这段代码是在使用Python中的pandas库对一个名为“高校.csv”的数据集进行数据分析。其中，第一行代码导入了pandas和numpy库，第二行代码使用pandas库中的read_csv函数读取了“高校.csv”文件，并将其存储在名为df的数据框中，其中“地区”列被设置为索引列。第三行代码打印了df中的前5行。第四行代码根据“毕（结）业生数”列对df进行降序排列，并将结果存储在名为data的数据框中，然后打印了data中前10行。第五行代码使用describe函数打印了data的统计信息。第六行代码计算了data中“#女.1”列与“招生数”列的比值，并根据比值进行降序排列，并打印了前10行。第七行代码计算了data中“授予学位数”列与“毕（结）业生数”列的差值，并根据差值进行降序排列，并打印了前10行。在这段代码中可能会存在一些语法错误或逻辑错误，但是没有具体指出问题的地方，如果需要更详细的帮助，请提供更多的信息。