pandas組內(nèi)排序,并在每個(gè)分組內(nèi)按序打上序號(hào)的操作
更新時(shí)間：2021年03月26日 09:01:18 作者：Automation_走天涯
這篇文章主要介紹了pandas組內(nèi)排序,并在每個(gè)分組內(nèi)按序打上序號(hào)的操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
問題：
pandas組內(nèi)排序，并在每個(gè)分組內(nèi)按序打上序號(hào)
描述：
pandas dataframe 對(duì)dep_id組內(nèi)的salary排序。希望給下面原本只有前三列的dataframe，添加上第四列。
等價(jià)于sql里的排序函數(shù) row_number() over() 功能
假設(shè)我已經(jīng)建好了僅有前三列的dataframe，數(shù)據(jù)集命名為 MyData，
解決方案如下：
MyData['sort_id'] = MyData['salary'].groupby(MyData['dep_id']).rank()
結(jié)果如下：
補(bǔ)充：Pandas.DataFrame實(shí)現(xiàn)分組、排序并且為分組插入排名
1. 示例數(shù)據(jù)（各班級(jí)學(xué)生得分）
import pandas as pd
data_dict = {"name":
["Rose", "Jack", "Tom", "Kyle", "Jery", "Adam", "Bill", "David", "Denny", "Evan"],
"class": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1],
"score": [88, 92, 38, 98, 22, 65, 45, 53, 97, 100]}
df = pd.DataFrame(data=data_dict)
df
2. 按班級(jí)分組
df = df.groupby('class', sort=False)\
.apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\
.reset_index(drop=True)
df
3. 給各分組班級(jí)增加排名列
df["rank"] = None
# 標(biāo)識(shí)班級(jí)
flag = df.loc[0].values[1]
rank = 0
for i in range(len(df)):
temp = df.loc[i].values[1]
if (temp == flag).all():
# 同一班級(jí)
rank += 1
else:
# 不同班級(jí)，重新計(jì)算排名
flag = temp
rank = 1
df.loc[i, "rank"] = rank
df
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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