Datafame数据怎么增加一例rk，表示排列序号

可以使用Pandas库中的rank()方法来对数据帧中的数据进行排名，并将排名结果存储为一列新的数据。具体步骤如下：

1. 首先，导入Pandas库，读取CSV文件并将其存储在一个Pandas数据帧中，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')

2. 使用rank()方法对数据帧中的数据进行排名，例如：

df['rk'] = df['column_name'].rank(ascending=False)

这里将数据帧中名为'column_name'的列进行排名，并将排名结果存储为一列名为'rk'的新数据。

3. 运行上述代码后，就可以得到一个新的数据帧df，其中包含了按照指定列排名后的结果和一列名为'rk'的新数据。

需要注意的是，rank()方法默认是按照升序排列进行排名，如果想要进行倒排需要指定ascending=False参数。另外，如果想要对多列进行排名，可以在rank()方法中指定多个列名。例如：

df['rk'] = df[['column_name1', 'column_name2']].rank(ascending=False)

这里将数据帧中名为'column_name1'和'column_name2'的列进行排名，并将排名结果存储为一列名为'rk'的新数据。

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利用房屋价格house_saleprice数据查看每一列的缺失值数量，并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构，按缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号

好的，我来给你讲一下如何实现。首先，我们需要导入需要使用的库：pandas和numpy。然后，读取数据集house_saleprice.csv，使用pandas中的read_csv()函数实现。接下来，我们可以使用isnull()函数查看每一列的缺失值数量，并将结果存储在一个DataFrame中。最后，我们可以使用sort_values()函数按缺失值数量进行倒排，并使用reset_index()函数重置索引，再增加一列rk表示排列序号。

下面是具体的代码实现过程：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('house_saleprice.csv')

# 查看每一列的缺失值数量，并将结果存储在一个DataFrame中
missing_values = pd.DataFrame(df.isnull().sum(), columns=['missing_count'])

# 对缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号
missing_values['rk'] = missing_values['missing_count'].rank(ascending=False)

# 输出结果
print(missing_values.sort_values(by='missing_count', ascending=False))

其中，sort_values()函数的by参数表示按缺失值数量进行排序，ascending参数为False表示降序排列。

希望这个回答能够帮到你！

2、查看每一列的缺失值数量，并将每一列缺失值数量的结果存成DataFrame数据结构，按缺失值数量进行倒排，并增加一列列名为rk的列，表示排列序号。

您可以使用以下代码来查看每一列的缺失值数量，并将结果存储为一个DataFrame，并按缺失值数量进行倒排，增加一列列名为rk的列，表示排列序号：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv("your_data_file.csv")

# 查看每一列的缺失值数量
missing_values = df.isnull().sum()

# 将结果存储为DataFrame
missing_df = pd.DataFrame(missing_values, columns=["Missing_Values"])

# 按缺失值数量进行倒排
missing_df = missing_df.sort_values("Missing_Values", ascending=False)

# 增加一列列名为rk的列，表示排列序号
missing_df["rk"] = range(1, len(missing_df)+1)

# 打印结果
print(missing_df)

其中，`df.isnull()`会返回一个DataFrame，其中缺失值为True，否则为False；`sum()`函数会对每一列进行求和，返回每一列的缺失值总数。接着，我们将缺失值数量存储为一个新的DataFrame，并指定列名为"Missing_Values"。然后，按缺失值数量进行倒排，使用`sort_values()`函数，其中`ascending=False`表示按照降序排列。最后，增加一列列名为rk的列，表示排列序号，使用`range()`函数生成序号，然后将其存储到新的DataFrame中。最后，打印结果即可。