pandas 按列值排列

本文介绍了 pandas 按列值排列的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我有一个具有拍卖ID和出价价格的数据框。数据框按拍卖ID（升序）和出价（降序）排序：

  Auction_ID Bid_Price 
 123 9 
 123 7 
 123 6 
 123 2 
 124 3 
 124 2 
 124 1 
 125 1

我想添加一个名为Auction_Rank的列，以竞标价格排列拍卖ID：

  Auction_ID Bid_Price Auction_Rank 
 123 9 1 
 123 7 2 
 123 6 3 
 123 2 4 
 124 3 1 
 124 2 2 
 124 1 3 
 125 1 1

解决方案

这是以熊猫方式做的一种方式

您可以在 Auction_ID 并将 rank（）在 Bid_Price 与升序= False

 在[68]中：df ['Auction_Rank'] = df.groupby （'Auction_ID'）['Bid_Price']。rank（ascending = False）
 
在[69]中：df 
出[69]：
 Auction_ID Bid_Price Auction_Rank 
 0 123 9 1 
 1 123 7 2 
 2 123 6 3 
 3 123 2 4 
 4 124 3 1 
 5 124 2 2 
 6 124 1 3 
 7 125 1 1

I have a dataframe that has auction IDs and bid prices. The dataframe is sorted by auction id (ascending) and bid price (descending):

Auction_ID    Bid_Price
123           9
123           7
123           6
123           2
124           3
124           2
124           1
125           1

I'd like to add a column called 'Auction_Rank' that ranks auction id's by bid prices:

Auction_ID    Bid_Price    Auction_Rank
123           9            1
123           7            2
123           6            3
123           2            4
124           3            1
124           2            2
124           1            3
125           1            1

解决方案

Here's one way to do it in Pandas-way

You could groupby on Auction_ID and take rank() on Bid_Price with ascending=False

In [68]: df['Auction_Rank'] = df.groupby('Auction_ID')['Bid_Price'].rank(ascending=False)

In [69]: df
Out[69]:
   Auction_ID  Bid_Price  Auction_Rank
0         123          9             1
1         123          7             2
2         123          6             3
3         123          2             4
4         124          3             1
5         124          2             2
6         124          1             3
7         125          1             1

这篇关于 pandas 按列值排列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！