pandas中Series和DataFrame的rank方法详解

libxd 发布于2019-07-30 15:29 / 793人阅读

摘要：方法的作用是计算出方向上各个的排名指出这些排好序后的名次函数原型该方法用来排名名次值从开始，它可以根据某种规则破坏平级关系，默认情况下，让人情况下通过为各组分配一个平均排名的方式破坏平级关系。

rank方法的作用是计算出axis方向上各个data的排名（指出这些data排好序后的名次）

函数原型

Series.rank(axis=0,method="average",numeric_only=None,na_option="keep",ascending=True,pct=False)
该方法用来排名（名次值从1开始），它可以根据某种规则破坏平级关系，
默认情况下，让人情况下（method="average"）,rank通过“为各组分配一个平均排名”的方式破坏平级关系。

各参数的作用

axis:{0 or "index",1 or "columns"} default 0
即默认按沿着index方向排名

method:{"average","min","max","first","dense"}
指定排名时用于破坏平级关系的method选项（注：值相同的位同一个分组）

method	说明
"average"	默认：在相等分组中，为各个值分配平均排名
"min"	使用整个整个分组的最小排名
"max"	使用整个分组的最大排名
"first"	按值在原始数据中的出现顺序分配排名
"dense"	与"min"类似，但是排名每次只会增加1，即并列的数据只占据一个名次

ascending
是否为升序，默认为True

na_option用于处理NaN值

na_option	说明
"keep"	leave NA values where they are
"top"	smallest rank if ascending
"bottom"	smallest rank if dscending

5. pct名次是否为百分数

更多详情可参考pandas文档

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