Wie implementiert man die DENSE_RANK()-Funktion von SQL in Pandas?

Implementierung der Funktion DENSE_RANK() in Pandas

Bei der Verwendung von Pandas kann es vorkommen, dass Sie das Äquivalent der SQL-Funktion DENSE_RANK() erstellen müssen. Diese Funktion weist Zeilen aufeinanderfolgende Ränge zu und behandelt gebundene Werte als gleich, was für eine Vielzahl von Datenanalyseaufgaben nützlich ist.

In Pandas können Sie die pd.Series.rank()-Methode mit den method='dense'-Parametern verwenden, um diese Funktionalität zu erreichen. Dieser Parameter gibt die Ranking-Methode als intensiv an und stellt sicher, dass es keine Lücken in den Ranking-Werten gibt.

Um seine Verwendung zu veranschaulichen, betrachten wir den folgenden Datenrahmen:

<code>Year  Value
2012  10
2013  20
2013  25
2014  30</code>

Um die Spalte „Rank“ mit der dichten Ranking-Methode zu erstellen, können Sie den folgenden Code verwenden:

<code>df['Rank'] = df.Year.rank(method='dense').astype(int)</code>

Der resultierende DataFrame enthält eine zusätzliche „Rang“-Spalte, der die dichte Rangfolge zugewiesen wird:

<code>   Year  Value  Rank
0  2012    10     1
1  2013    20     2
2  2013    25     2
3  2014    30     3</code>

Beachten Sie, dass die Werte von 2013 gleichauf sind und beide den gleichen Rang von 2 erhalten, was das Verhalten einer dichten Rangfolge zeigt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementiert man die DENSE_RANK()-Funktion von SQL in Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!