如何在Pandas中查找groupby Dataframe的排名

在Pandas中查找groupby Dataframe的排名，可以使用rank()函数来实现。rank()函数可以计算每个分组中的元素排名，并返回一个新的Dataframe，其中包含排名的结果。

具体的步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个Dataframe对象：df = pd.DataFrame(data)
   • data是包含要分组和排名的数据的字典或二维数组。

• 使用groupby()方法进行分组：grouped = df.groupby('group_column')
  • 'group_column'是要进行分组的列名。
• 使用rank()函数计算排名：ranked_df = grouped['ranked_column'].rank(ascending=False)
  • 'ranked_column'是要进行排名的列名。
  • ascending=False表示按降序排名，如果要按升序排名，可以将其设置为True。
  • ranked_df是一个新的Dataframe对象，其中包含排名的结果。
• 可以将排名结果添加到原始Dataframe中：df['rank'] = ranked_df
  • 这将在原始Dataframe中添加一个名为rank的新列，并将排名结果填充进去。
• 最后，可以通过访问原始Dataframe的相应列来查看分组排名的结果。

在Pandas中查找groupby Dataframe的排名的代码示例：

import pandas as pd

# 创建Dataframe对象
data = {'group_column': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'ranked_column': [4, 2, 6, 1, 3, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组并计算排名
grouped = df.groupby('group_column')
ranked_df = grouped['ranked_column'].rank(ascending=False)

# 将排名结果添加到原始Dataframe中
df['rank'] = ranked_df

# 查看结果
print(df)

输出结果：

  group_column  ranked_column  rank
0            A              4   1.0
1            A              2   2.0
2            B              6   1.0
3            B              1   3.0
4            B              3   2.0
5            C              5   1.0

这个例子中，我们根据group_column进行了分组，并对每个分组中的ranked_column进行了排名。最后，我们将排名结果添加到原始Dataframe中的rank列中。