pandas中Series和DataFrame的rank方法解析
pandas中的Series和DataFrame的rank方法
rank是將Series或DataFrame的數(shù)據(jù)進行排序類型的一種方法，不過它并不像sort（含sort_index、sort_values等）那樣返回的是排序后的數(shù)據(jù)，而是當(dāng)前數(shù)據(jù)的排名。
上述很好理解，但是往往可以看到一句話：
默認(rèn)情況下，rank是通過“為各組分配一個平均排名”的方式破壞平級關(guān)系的
剛接觸這個方法可能很難理解這句話
那么看下面的例子：
是不是仍然很難理解，為什么rank會有小數(shù)？
這時候請再回味一下上面那句話，為各組分配一個平均排名。
什么意思呢
我們可以自己先拍一下一些沒用爭議的數(shù)字，比如-5最小，其排名為1.0，0其次，因此其排名為2.0，數(shù)字2同理，其排名為3.0，這些都沒問題，但是到了4的時候，我們發(fā)現(xiàn)Series中存在兩個4，那么根據(jù)不同的規(guī)則，我們可以說數(shù)字4的排名是4.0，但也可以說是5.0，而“為各組分配一個平均排名”就能很好的解釋這個4.5的來源了，即取4.0和5.0的平均值，那么對于數(shù)字7來說，也是一個道理了，其既可以取6.0，也可以取7.0，這里平均一下，就成了6.5了。
當(dāng)然上述全都是默認(rèn)情況下的排名方式，我們可以根據(jù)自己的實際需要對這種排名的方式進行調(diào)整，rank函數(shù)為我們提供了一個method參數(shù).
如上圖所示，設(shè)置為method為first時，對于相同的數(shù)據(jù)，它會根據(jù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的順序進行排序。
其他的method的取值及說明如下：
同時，我們可以讓rank的排名順序為逆序，這是只需設(shè)置ascending = False即可，
示例如下：
上述全都是對于Series的操作，而對于DataFrame而言方法是一樣的，只是在DataFrame中，我們可以自己選擇是在行還是列上進行計算，rank方法中有axis參數(shù)，按需設(shè)置即可。
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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