列的Python百分位数排名，按多个其他列分组
列的Python百分位数排名，按多个其他列分组
提问于 2019-05-17 10:24:50
我想按多个字段(“日期”和“类别”)对熊猫数据帧进行分组，对于每一组，按百分位数对另一个字段(“值”)的值进行排名，同时保留原始(“值”)字段。
我尝试过：
df2 = df.groupby(['date', 'category'])['value'].rank(pct=True)但这只返回'value‘字段的百分位数。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-17 10:30:47
我认为您需要将Series赋值给新的列：
df = pd.DataFrame({
'value':[1,3,5,7,1,0],
'category':[5] * 6,
'date':list('aaabbb')
})
df['new'] = df.groupby(['date', 'category'])['value'].rank(pct=True)
print (df)
value category date new
0 1 5 a 0.333333
1 3 5 a 0.666667
2 5 5 a 1.000000
3 7 5 b 1.000000
4 1 5 b 0.666667
5 0 5 b 0.333333DataFrame.assign的替代方案
df = df.assign(new= df.groupby(['date', 'category'])['value'].rank(pct=True))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56184495
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