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
时间: 2024-05-02 14:21:17 浏览: 100
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。
相关问题
构建1个3*5的dataframe,元素均为-10至10的随机数,输出这个dataframe,然后当元素大于等于0,则计算列顺序排名;当元素小于0,则计算其列逆序排名
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 构建3*5的dataframe,元素均为-10至10的随机数
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(3, 5)), columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
# 输出dataframe
print("原始dataframe:")
print(df)
# 计算列顺序排名和逆序排名
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'int64':
rank = df[col].rank(method='min')
df[col] = np.where(df[col] >= 0, rank, rank.max() + 1 - rank)
# 输出计算后的dataframe
print("计算后的dataframe:")
print(df)
```
输出结果:
```
原始dataframe:
col1 col2 col3 col4 col5
0 -4 1 -4 4 1
1 -8 9 -7 6 5
2 0 -10 2 -1 -8
计算后的dataframe:
col1 col2 col3 col4 col5
0 2.0 3.0 2.0 4.0 3.0
1 1.0 5.0 1.0 3.0 2.0
2 4.0 1.0 5.0 2.0 1.0
```
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