Pandas에서 SQL의 DENSE_RANK() 함수를 복제하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrames에서 SQL의 DENSE_RANK() 복제

Pandas는 동률 값이 발생하는 경우에도 간격 없이 순위를 할당하는 SQL의 DENSE_RANK() 함수를 모방하는 간단한 방법을 제공합니다. 이는 중복 여부에 관계없이 연속적인 순위 할당이 필요한 시나리오에 매우 중요합니다.

Pandas의 rank() 방식 활용

핵심 솔루션은 Pandas의 rank() 방식에 있습니다. method='dense' 인수를 지정하면 원하는 조밀한 순위 동작을 얻을 수 있습니다.

예시:

샘플 DataFrame을 고려해 보겠습니다.

<code class="language-python">import pandas as pd

data = {'Year': [2012, 2013, 2013, 2014], 'Value': [10, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)</code>

미러링 '순위' 열을 생성하려면 DENSE_RANK() 다음 코드를 사용하세요.

<code class="language-python">df['Rank'] = df['Year'].rank(method='dense').astype(int)
print(df)</code>

다음과 같은 출력이 생성됩니다.

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

동점인 '연도' 값(2013)이 촘촘한 순위 순서를 유지하면서 어떻게 동일한 순위(2)를 받는지 확인하세요. .astype(int)는 더 깔끔한 표시를 위해 순위를 정수 데이터 유형으로 변환합니다.

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