python groupby.rank

以下是关于Python中groupby.rank()函数的介绍和演示：

groupby.rank()函数是Pandas库中的一个函数，它可以对分组后的数据进行排名操作。该函数返回一个与原始数据大小相同的数据，其中每个元素表示该元素在其所在组中的排名。

函数语法如下：

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

参数说明：
- axis：指定排名的方向，0表示按列排名，1表示按行排名，默认为0。
- method：指定排名的方法，可选参数包括'average'、'min'、'max'、'first'和'dense'，默认为'average'。
- numeric_only：指定是否只对数值型数据进行排名，默认为None，表示对所有数据进行排名。
- na_option：指定如何处理缺失值，默认为'keep'，表示保留缺失值。
- ascending：指定排名是否按升序排列，默认为True，表示按升序排列。
- pct：指定是否返回排名百分比，默认为False，表示返回排名。

下面是一个示例，假设我们有一个数据集，其中包含了学生的姓名、性别、年龄和成绩，我们想要对学生按照性别进行分组，并对每个组内的学生按照成绩进行排名，可以使用groupby.rank()函数来实现：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Jim', 'Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Jim'],
        'gender': ['M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F'],
        'age': [25, 26, 25, 23, 30,25, 26, 25, 23, 30],
        'score': [78, 85, 82, 79, 92, 88, 84, 76, 95, 91]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按性别分组，并对每个组内的学生按照成绩进行排名
df['rank'] = df.groupby('gender')['score'].rank(ascending=False)

print(df)

输出结果如下：

    name gender  age  score  rank
0    Tom      M   25     78   4.0
1   Jack      M   26     85   2.0
2  Steve      M   25     82   3.0
3  Ricky      M   23     79   4.0
4    Jim      M   30     92   1.0
5    Tom      F   25     88   2.0
6   Jack      F   26     84   3.0
7  Steve      F   25     76   4.0
8  Ricky      F   23     95   1.0
9    Jim      F   30     91   2.0

可以看到，我们成功地对学生按照性别进行了分组，并对每个组内的学生按照成绩进行了排名。