主页 > 知识库 > pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作

热门标签:百度AI接口 呼叫中心市场需求 硅谷的囚徒呼叫中心 企业做大做强 电话运营中心 语音系统 Win7旗舰版 客户服务

问题:

pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号

描述:

pandas dataframe 对dep_id组内的salary排序。希望给下面原本只有前三列的dataframe,添加上第四列。

等价于sql里的排序函数 row_number() over() 功能

假设我已经建好了仅有前三列的dataframe,数据集命名为 MyData,

解决方案如下:

MyData['sort_id'] = MyData['salary'].groupby(MyData['dep_id']).rank()

结果如下:

补充:Pandas.DataFrame实现分组、排序并且为分组插入排名

1. 示例数据(各班级学生得分)

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. 按班级分组

df = df.groupby('class', sort=False)\

    .apply(lambda x:x.sort_values("score", ascending=False))\

    .reset_index(drop=True)
df

3. 给各分组班级增加排名列

df["rank"] = None
# 标识班级
flag = df.loc[0].values[1]
rank = 0
for i in range(len(df)):
  temp = df.loc[i].values[1]
  if (temp == flag).all():
    # 同一班级
    rank += 1
  else:
    # 不同班级,重新计算排名
    flag = temp
    rank = 1
  df.loc[i, "rank"] = rank
df

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

您可能感兴趣的文章:
  • Pandas中DataFrame的分组/分割/合并的实现
  • pandas 实现分组后取第N行
  • pandas分组排序 如何获取第二大的数据
  • pandas group分组与agg聚合的实例
  • pandas groupby分组对象的组内排序解决方案
  • pandas 实现某一列分组,其他列合并成list

标签:喀什 海南 济南 山西 山西 崇左 长沙 安康

巨人网络通讯声明:本文标题《pandas组内排序,并在每个分组内按序打上序号的操作》,本文关键词  ;如发现本文内容存在版权问题,烦请提供相关信息告之我们,我们将及时沟通与处理。本站内容系统采集于网络,涉及言论、版权与本站无关。
  • 相关文章
  • 收缩
    • 微信客服
    • 微信二维码
    • 电话咨询

    • 400-1100-266