Pandas에서 SQL의 DENSE_RANK() 함수를 구현하는 방법은 무엇입니까?

Pandas에서 DENSE_RANK() 함수 구현

Pandas를 사용할 때 SQL DENSE_RANK() 함수에 해당하는 함수를 생성해야 하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이 함수는 행에 연속 순위를 할당하고 묶인 값을 동일하게 처리하므로 다양한 데이터 분석 작업에 유용합니다.

Pandas에서는 pd.Series.rank() 매개변수와 함께 method='dense' 메서드를 사용하여 이 기능을 구현할 수 있습니다. 이 매개변수는 순위 방법을 집중적으로 지정하여 순위 값에 차이가 없도록 합니다.

사용법을 보여주기 위해 다음 데이터 프레임을 고려해 보겠습니다.

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

밀도 순위 방법을 사용하여 "순위" 열을 생성하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

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

결과 DataFrame에는 밀집 순위가 할당되는 추가 "Rank" 열이 포함됩니다.

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

2013년 값은 동률을 이루며 둘 다 동일한 순위인 2위를 기록하여 순위가 밀집된 경향을 보여줍니다.

위 내용은 Pandas에서 SQL의 DENSE_RANK() 함수를 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!