如何在 Pandas 中实现 SQL 的 DENSE_RANK() 函数？

Pandas 中 DENSE_RANK() 函数的实现

在使用 Pandas 时，您可能会遇到需要创建等效于 SQL DENSE_RANK() 函数的情况。此函数为行分配连续排名，将并列值视为相等，这对于各种数据分析任务非常有用。

在 Pandas 中，您可以使用 pd.Series.rank() 方法以及 method='dense' 参数来实现此功能。此参数将排名方法指定为密集型，确保排名值中不存在间隙。

为了演示其用法，让我们考虑以下数据框：

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

要使用密集排名方法创建“Rank”列，您可以使用以下代码：

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

生成的 DataFrame 将包含一个额外的“Rank”列，其中分配了密集排名：

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

请注意，2013 年的值并列，都获得了相同的排名 2，这演示了密集排名的行为。

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