如何在 Pandas 中实现 DENSE_RANK 功能？

在Pandas中实现DENSE_RANK功能的等效方法

Pandas中经常需要对分组内的值进行排名，并且将重复值视为具有相同排名。为此，我们可以利用pd.Series.rank函数，特别是使用'dense'方法。

以下面的数据框为例：

年份	数值
2012	10
2013	20
2013	25
2014	30

我们的目标是创建一个名为“排名”的新列，根据“年份”列分配密集排名，结果如下：

年份	数值	排名
2012	10	1
2013	20	2
2013	25	2
2014	30	3

为此，我们可以使用以下代码：

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

pd.Series.rank函数计算Series中每个元素的排名。通过指定'dense'作为方法，我们指示它为具有相同值的元素分配相同的排名。最后，我们使用.astype(int)将结果转换为整数数据类型。

代码的输出将在数据框中生成一个新的“排名”列，如下所示：

<code>   年份  数值  排名
0  2012     10     1
1  2013     20     2
2  2013     25     2
3  2014     30     3</code>

以上是如何在 Pandas 中实现 DENSE_RANK 功能？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！