pandas中Series和DataFrame的rank方法詳解

libxd 發布于2019-07-30 15:29 / 960人閱讀

摘要：方法的作用是計算出方向上各個的排名指出這些排好序后的名次函數原型該方法用來排名名次值從開始，它可以根據某種規則破壞平級關系，默認情況下，讓人情況下通過為各組分配一個平均排名的方式破壞平級關系。

rank方法的作用是計算出axis方向上各個data的排名（指出這些data排好序后的名次）

函數原型

Series.rank(axis=0,method="average",numeric_only=None,na_option="keep",ascending=True,pct=False)
該方法用來排名（名次值從1開始），它可以根據某種規則破壞平級關系，
默認情況下，讓人情況下（method="average"）,rank通過“為各組分配一個平均排名”的方式破壞平級關系。

各參數的作用

axis:{0 or "index",1 or "columns"} default 0
即默認按沿著index方向排名

method:{"average","min","max","first","dense"}
指定排名時用于破壞平級關系的method選項（注：值相同的位同一個分組）

method	說明
"average"	默認：在相等分組中，為各個值分配平均排名
"min"	使用整個整個分組的最小排名
"max"	使用整個分組的最大排名
"first"	按值在原始數據中的出現順序分配排名
"dense"	與"min"類似，但是排名每次只會增加1，即并列的數據只占據一個名次

ascending
是否為升序，默認為True

na_option用于處理NaN值

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

5. pct名次是否為百分數

更多詳情可參考pandas文檔

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