如何在 Pandas 中复制 SQL 的 DENSE_RANK() 函数？

在 Pandas DataFrames 中复制 SQL 的 DENSE_RANK()

Pandas 提供了一种模仿 SQL 的 DENSE_RANK() 函数的简单方法，即使遇到绑定值，它也会无间隙地分配排名。 这对于需要连续排名分配（无论是否重复）的场景至关重要。

利用 Pandas rank() 方法

核心解决方案在于Pandas的rank()方法。通过指定 method='dense' 参数，我们实现了所需的密集排名行为。

示例：

让我们考虑一个示例 DataFrame：

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

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

要生成“Rank”列镜像DENSE_RANK()，请使用以下代码：

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

这会产生以下输出：

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

请注意并列的“年份”值 (2013) 如何获得相同的排名 (2)，从而保持密集的排名序列。 .astype(int) 将排名转换为整数数据类型，以便更清晰地表示。

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