构建一个3*5的dataframe,并计算每一个元素的列排名
时间: 2024-04-29 10:24:11 浏览: 18
以下是一个构建3*5的DataFrame,并计算每个元素的列排名的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 构建DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9],
'D': [10, 11, 12],
'E': [13, 14, 15]
})
# 计算每个元素的列排名
rank_df = df.rank(axis=0)
# 打印输出结果
print(df)
print(rank_df)
```
输出结果为:
```
A B C D E
0 1 4 7 10 13
1 2 5 8 11 14
2 3 6 9 12 15
A B C D E
0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0
```
在上面的代码中,我们首先使用字典创建了一个3*5的DataFrame。然后,我们使用`rank()`方法计算每个元素的列排名,并将结果存储在一个新的DataFrame中。最后,我们打印输出原始DataFrame和排名DataFrame的结果。
相关问题
构建一个4*5的dataframe,当中元素是-10至10的随机数字,并计算每一个元素的列排名
import pandas as pd
import numpy as np
# 构建4*5的dataframe
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(4, 5)), columns=list('ABCDE'))
# 计算每一个元素的列排名
df_rank = df.rank(axis=0)
print(df)
print(df_rank)
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。