pandas 按某列值排序后，新增一列排名

在pandas中，你可以通过`sort_values()`对数据框按照指定列进行排序，然后利用`rank()`函数为每个行添加一个新的排名列。以下是如何操作的一个简单步骤：

import pandas as pd

# 假设df是一个数据框，你想要按'score'列排序
df = pd.DataFrame({
   'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
   'score': [80, 90, 75, 85, 95],
})

# 首先按'score'列降序排序
sorted_df = df.sort_values(by='score', ascending=False)

# 然后计算排名，method参数可以选择'average'（平均排名），'min'（最小计数排名），默认为'first'（第一个计数排名）
sorted_df['Rank'] = sorted_df.groupby('score').ngroup() + 1

print(sorted_df)

这将输出一个新的数据框，其中原有的'score'列保持不变，并且添加了一个新的'Rank'列，表示每个记录在得分相同的情况下按照排序顺序给出的排名。

相关问题

pandas行和列排列组合

在pandas中，可以使用concat函数来进行行和列的排列组合。引用中提到了几种常用的方法：

1. 连接不同行索引的列：可以使用pd.concat()函数，设置axis参数为1，将多个DataFrame按列连接在一起，生成一个新的DataFrame。例如：col_concat = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)。

2. 添加新的行：可以使用pd.concat()函数，将Series或DataFrame与原有的DataFrame进行连接，生成一个新的DataFrame。如果没有列索引与之对应，会新增一列，默认值为NaN。例如：new_row_series = pd.Series(['n1', 'n2', 'n3', 'n4'])，将new_row_series与df1进行连接，可以使用pd.concat([df1, new_row_series])。如果要将Series作为行添加，需要先将其转为DataFrame。例如：new_row_data = pd.DataFrame([['n1', 'n2', 'n3', 'n4']], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])，将new_row_data与df1进行连接，可以使用pd.concat([df1, new_row_data])。

3. Dataframe结构的行和列排列组合：Dataframe的结构类似于二维矩阵，每一列是一个特征，每一行是一个样本。对于Dataframe结构的某一列进行排序，可以使用sort_values()方法。例如，对df表中的user_id这一列进行排序，默认是从小到大排列。可以使用df.sort_values('user_id')。

所以，可以根据具体需求使用这些方法来进行行和列的排列组合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [(十)pandas数据组合](https://blog.csdn.net/benjorsun/article/details/112931379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Pandas 对Dataframe结构排序的实现方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38536349/13776334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

如何对groupby对象新增一列排序信息

可以使用`transform`函数，结合`rank`函数实现对groupby对象新增一列排序信息。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'C'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对groupby对象新增一列排序信息
df['rank'] = df.groupby('group')['value'].transform(lambda x: x.rank())

print(df)

输出结果：

  group  value  rank
0     A      1   1.0
1     B      2   1.0
2     A      3   2.0
3     B      4   2.0
4     C      5   1.0
5     C      6   2.0

其中，`transform`函数用于将每个分组的数据进行处理，`lambda`函数中使用`rank`函数实现对每个分组数据的排序。最终得到的`rank`列即为排序信息。