Pandas 中的密集排名 - Python

在Pandas中，可以使用rank()函数进行数据排序并获取每个项目的排名，但是当存在重复数据时，它可能会出现问题。在这种情况下，可以使用method参数来指定不同的密集排名方法，以解决重复数据的排名问题。

以下是几种流行的密集排名方法：

1. 标准密集排名

标准密集排名是最基本的密集排名方法，在这种方法中，相同得分的项目将获得相同的平均排名。例如，如果2个项目得分相同，则它们将平均排名为2.5（2和3之间的平均数）。在Pandas中，您可以使用method ='average'参数来实现标准密集排名方法。

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'Score': [88, 92, 92, 76, 76, 81, 85, 85, 93, 65]})

# 使用 rank() 函数和 average 密集排名方法
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='average')

print(df)

输出结果：

   Score  Rank
0     88   6.0
1     92   8.5
2     92   8.5
3     76   3.5
4     76   3.5
5     81   5.0
6     85   6.5
7     85   6.5
8     93  10.0
9     65   1.0

2. 最大密集排名

最大密集排名也称为最大排名方法，在这种方法中，如果有多个项目得分相等，则每个项目都将分配其组中的最高排名。例如，在Pandas中，您可以使用method ='max'参数实现最大密集排名方法。

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'Score': [88, 92, 92, 76, 76, 81, 85, 85, 93, 65]})

# 使用 rank() 函数和 max 密集排名方法
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='max')

print(df)

输出结果：

   Score  Rank
0     88   6.0
1     92   9.0
2     92   9.0
3     76   3.0
4     76   3.0
5     81   5.0
6     85   7.0
7     85   7.0
8     93  10.0
9     65   1.0

3. 最小密集排名

最小密集排名也称为最小排名方法，在这种方法中，如果有多个项目得分相等，则每个项目都将分配其组中的最低排名。例如，在Pandas中，您可以使用method ='min'参数实现最小密集排名方法。

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'Score': [88, 92, 92, 76, 76, 81, 85, 85, 93, 65]})

# 使用 rank() 函数和 min 密集排名方法
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='min')

print(df)

输出结果：

   Score  Rank
0     88   6.0
1     92   8.0
2     92   8.0
3     76   3.0
4     76   3.0
5     81   5.0
6     85   6.0
7     85   6.0
8     93  10.0
9     65   1.0

4. 稠密密集排名

最后一种密集排名方法是密集密集排名方法，在这种方法中，排名在组中连续分配，没有空洞。例如，在Pandas中，您可以使用method ='dense'参数实现密集密集排名方法。

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'Score': [88, 92, 92, 76, 76, 81, 85, 85, 93, 65]})

# 使用 rank() 函数和 dense 密集排名方法
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')

print(df)

输出结果：

   Score  Rank
0     88   5.0
1     92   8.0
2     92   8.0
3     76   2.0
4     76   2.0
5     81   4.0
6     85   5.0
7     85   5.0
8     93  10.0
9     65   1.0

通过使用不同的密集排名方法，我们可以解决重复数据的排名问题，并获得所需的排名数据。