Python Pandas.rank() 函数：数据分析中的排名利器

2023-09-24 20:51:53

使用 Pandas.rank() 函数对数据进行排名

在数据分析、统计和排序中，对数据进行排名至关重要。Pandas.rank() 函数就是一项强大的工具，可以轻松实现此目的。

Pandas.rank() 函数简介

Pandas.rank() 函数用于对一组数据进行排名，并分配排名值，表示每个数据点在组中的相对位置。排名值从 1 开始，其中 1 表示最小值，而最大值表示最大值。

Pandas.rank() 函数语法

Pandas.rank() 函数的语法如下：

Pandas.rank(axis=0, method='average', na_option='keep', pct=False, ascending=True, numeric_only=None)

其中，每个参数的含义如下：

axis ：指定要对哪一轴的数据进行排名。默认为 0，表示对行进行排名。
method ：指定排名方法。默认值为 'average'，表示使用平均排名法。其他可用的方法包括 'min'、'max'、'first' 和 'last'。
na_option ：指定如何处理缺失值。默认值为 'keep'，表示保留缺失值。其他可用的选项包括 'drop' 和 'raise'。
pct ：指定是否返回百分比排名。默认值为 False，表示返回排名值。
ascending ：指定排名顺序。默认值为 True，表示升序排名。
numeric_only ：指定是否只对数值列进行排名。默认值为 None，表示对所有列进行排名。

Pandas.rank() 函数用法

代码示例

以下代码示例演示了如何使用 Pandas.rank() 函数对一列数据进行排名：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mary', 'Bob', 'Alice', 'Tom'],
                   'age': [20, 25, 30, 22, 28]})

# 对 'age' 列进行排名
df['age_rank'] = df['age'].rank()

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  name  age  age_rank
0  John  20       1.0
1  Mary  25       3.0
2  Bob   30       5.0
3 Alice  22       2.0
4  Tom   28       4.0

如你所见，age_rank 列包含了每个个体的年龄排名。

不同排名方法

Pandas.rank() 函数提供了多种排名方法，包括：

average ：使用平均排名法。如果有多个数据点并列第一，则它们的排名值将是并列排名值的平均值。
min ：使用最小排名法。如果有多个数据点并列第一，则它们的排名值将是最小排名值。
max ：使用最大排名法。如果有多个数据点并列第一，则它们的排名值将是最大排名值。
first ：使用先到先排名法。如果有多个数据点并列第一，则它们将按照出现的顺序进行排名。
last ：使用后到后排名法。如果有多个数据点并列第一，则它们将按照出现的逆序进行排名。

以下代码示例演示了如何使用不同的排名方法对数据进行排名：

# 对 'age' 列使用不同的排名方法
df['age_rank_average'] = df['age'].rank(method='average')
df['age_rank_min'] = df['age'].rank(method='min')
df['age_rank_max'] = df['age'].rank(method='max')
df['age_rank_first'] = df['age'].rank(method='first')
df['age_rank_last'] = df['age'].rank(method='last')

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  name  age  age_rank  age_rank_average  age_rank_min  age_rank_max  age_rank_first  age_rank_last
0  John  20       1.0             1.0             1.0              1               5
1  Mary  25       3.0             3.0             2.0              2               4
2  Bob   30       5.0             5.0             5.0              5               1
3 Alice  22       2.0             2.0             3.0              3               2
4  Tom   28       4.0             4.0             4.0              4               3