数据帧排名 groupby - Python

在数据分析和数据处理中，数据排名是非常常见的操作。在 pandas 中，groupby 方法是实现数据排名的一种有效方式。这篇文章将介绍如何使用 pandas 的 groupby 方法进行排名操作。

1. 数据准备

首先，我们假设有一份成绩单数据，包含学生的名字、班级、科目和分数四个字段。我们使用以下代码生成这份数据：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eric', 'Frank', 'Alice', 'David', 'Bob', 'Eric'],
    'class': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    'subject': ['math', 'math', 'math', 'math', 'math', 'math', 'science', 'science', 'science', 'science'],
    'score': [90, 80, 70, 60, 50, 40, 100, 90, 80, 70]
}

df = pd.DataFrame(data)

2. 单列排名

我们首先考虑对单列进行排名操作。例如，我们想要按照分数字段对学生进行排名，可以使用 pandas 的 rank 方法。以下是实现这个功能的代码：

df['rank'] = df.groupby('subject')['score'].rank(method="min", ascending=False)

上述代码首先将数据按照科目分组，然后对每组的分数字段进行排名操作。其中，参数 method="min" 表示使用最小排名法，而参数 ascending=False 表示降序排列。最后，将排名结果保存在新列 'rank' 中。

3. 多列排名

在上述例子中，我们只对单列进行了排名操作。如果我们想要对多列进行排名，可以采用类似的方式。以下是实现对科目和分数两列进行排名的代码：

df['rank'] = df.groupby(['subject', 'score'])['name'].rank(method="min", ascending=False)

上述代码首先按照科目和分数两列进行分组，然后对每组的名字字段进行排名操作。注意，在多列排名时，组合列需要使用列表形式传入 groupby 方法中进行分组。

4. 稠密排名

在排名操作中，如果出现分数相同的情况，会出现排名并列的现象。如果我们想要稠密排名，即出现并列情况时直接填充下一位的排名，可以使用 rank 方法的 dense 参数。以下是实现稠密排名的代码：

df['rank'] = df.groupby('subject')['score'].rank(method="dense", ascending=False)

5. 结论

通过上述示例，我们可以看到 pandas 的 groupby 方法非常适合进行排名操作。在实际应用中，我们可以结合具体需求进行不同形式的排名操作。