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這篇文章給大家分享的是有關pandas組內(nèi)排序并在每個分組內(nèi)按序打上序號的操作示例的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
pandas組內(nèi)排序,并在每個分組內(nèi)按序打上序號
pandas dataframe 對dep_id組內(nèi)的salary排序。希望給下面原本只有前三列的dataframe,添加上第四列。
等價于sql里的排序函數(shù) row_number() over() 功能
假設我已經(jīng)建好了僅有前三列的dataframe,數(shù)據(jù)集命名為 MyData,
MyData['sort_id'] = MyData['salary'].groupby(MyData['dep_id']).rank()
結果如下:
補充:Pandas.DataFrame實現(xiàn)分組、排序并且為分組插入排名
import pandas as pd data_dict = {"name": ["Rose", "Jack", "Tom", "Kyle", "Jery", "Adam", "Bill", "David", "Denny", "Evan"], "class": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1], "score": [88, 92, 38, 98, 22, 65, 45, 53, 97, 100]} df = pd.DataFrame(data=data_dict) df
df = df.groupby('class', sort=False)\ .apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\ .reset_index(drop=True) df
df["rank"] = None # 標識班級 flag = df.loc[0].values[1] rank = 0 for i in range(len(df)): temp = df.loc[i].values[1] if (temp == flag).all(): # 同一班級 rank += 1 else: # 不同班級,重新計算排名 flag = temp rank = 1 df.loc[i, "rank"] = rank df
感謝各位的閱讀!關于“pandas組內(nèi)排序并在每個分組內(nèi)按序打上序號的操作示例”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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