pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

时间:2022-10-14 08:37:47

问题:

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号

描述:

pandas dataframe 对dep_id组内的salary排序。希望给下面原本只有前三列的dataframe,添加上第四列。

等价于sql里的排序函数 row_number() over() 功能

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

假设我已经建好了仅有前三列的dataframe,数据集命名为 MyData,

解决方案如下:

  1. MyData['sort_id'] = MyData['salary'].groupby(MyData['dep_id']).rank()

结果如下:

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

补充:Pandas.DataFrame实现分组、排序并且为分组插入排名

1. 示例数据(各班级学生得分)

  1. import pandas as pd
  2. data_dict = {"name":
  3. ["Rose", "Jack", "Tom", "Kyle", "Jery", "Adam", "Bill", "David", "Denny", "Evan"],
  4. "class": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1],
  5. "score": [88, 92, 38, 98, 22, 65, 45, 53, 97, 100]}
  6. df = pd.DataFrame(data=data_dict)
  7. df

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

2. 按班级分组

  1. df = df.groupby('class', sort=False)\
  2. .apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\
  3. .reset_index(drop=True)
  4. df

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

3. 给各分组班级增加排名列

  1. df["rank"] = None
  2. # 标识班级
  3. flag = df.loc[0].values[1]
  4. rank = 0
  5. for i in range(len(df)):
  6. temp = df.loc[i].values[1]
  7. if (temp == flag).all():
  8. # 同一班级
  9. rank += 1
  10. else:
  11. # 不同班级,重新计算排名
  12. flag = temp
  13. rank = 1
  14. df.loc[i, "rank"] = rank
  15. df

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

原文链接:https://blog.csdn.net/u010652755/article/details/90760692