python rank
时间: 2023-10-15 20:26:18 浏览: 95
python3中rank函数的用法
在Python中,rank函数用于计算数值数据的排名。通过该函数可以将一组数值按照大小进行排名,并返回每个数值的排名值。rank函数可以应用于Series对象和DataFrame对象。
对于Series对象,rank函数的语法如下:
Series.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True,pct=False)
其中,参数axis表示排名的轴,默认为0,即按列进行排名;参数method表示破坏平级关系的方式,默认为'average',即分配平均排名;参数numeric_only表示是否仅针对数值进行排名,默认为None,即对所有数据进行排名;参数na_option表示对缺失值的处理方式,默认为'keep',即保留缺失值;参数ascending表示排名是否按升序排列,默认为True,即升序排列;参数pct表示是否返回相对于总数的百分比排名,默认为False,即返回绝对排名。
对于DataFrame对象,rank函数的语法如下:
DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False)
其中,参数axis表示排名的轴,默认为0,即按列进行排名;其他参数的含义与Series的rank函数相同。
因此,Python中的rank函数可以用于计算数值数据的排名,并根据指定的参数进行破坏平级关系的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python函数:rank()](https://blog.csdn.net/Ajdidfj/article/details/123136959)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python pandas rank()详解](https://blog.csdn.net/m0_37813354/article/details/103068573)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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